生成AIをもっとかしこく使う——プロンプト・RAG・エージェントの世界【機械学習入門⑨】
前回（機械学習入門⑧）は、生成AIの仕組み——言語モデルが「次の単語を予測する」という原理から、ChatGPTの誕生（RLHF）、拡散モデルによる画像生成まで——を整理した。 今回は「どう使うか」の話 […]
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MBA & Business Logic
気づいたらサラリーマンとしてIT業界で25年。仕事は確実にやりがいはある。けど、出世コースにはのってない。Webプログラミングみたいな流行りの技術を持ってない。退職までどうやって乗りきるのか、、、。思うところやチャレンジを綴っています。
Getting More Out of Generative AI — Prompts, RAG, and the Age of Agents [Intro to ML #9]
In my previous post (Intro to ML #8), I covered how generative AI actually works — the next-word pre […]
「生成AI」って何が違うの？——言語モデルから拡散モデルまで、仕組みを理解する【機械学習入門⑧】
前回まで（機械学習入門⑦）は、AIで個人を予測するアプローチのメリットとリスクについて書いた。 今回からは、予測AIとは別の系譜——生成AIの話に入る。MBA講座でもまるごと一回分がこのテーマに割かれ […]
What’s Actually Inside a Generative AI? — From Language Models to Diffusion Models [Intro to ML #8]
In my previous post (Intro to ML #7), I covered the difference between traditional data analysis and […]
「分析」と「AI予測」は何が違うのか——AIの可能性とリスクを考える【機械学習入門⑦】
前回の記事（機械学習入門⑥）では、製薬会社の離職問題を題材に、データ探索・フィーチャーエンジニアリング・予測モデル作成の流れを書いた。 今回はその続きとして、「どう打ち手に落とし込むか」「AIを使うこ […]
Analysis vs. AI Prediction: What’s Actually Different — and What Could Go Wrong [Intro to ML #7]
In my previous post (Intro to ML #6), I worked through the data exploration, feature engineering, an […]
「なぜあなたは辞めるのか」をAIに聞いてみた——初めて自力で機械学習を使った話【機械学習入門⑥】
前回の記事（機械学習入門⑤）では、「いくら？」という連続値を予測する回帰の話を書いた。 今回から2回にわたって扱うのは、MBA講座で取り組んだ「製薬会社の離職問題」ケースだ。このケースの位置づけが、講 […]
Asking AI “Why Are You Quitting?” — My First Solo Machine Learning Challenge [Intro to ML #6]
In my previous post (Intro to ML #5), I covered regression — using machine learning to predict conti […]
「いくら？」を予測する——分類と回帰、機械学習のもうひとつの顔【機械学習入門⑤】
前回の記事（機械学習入門④）では、しきい値の設定とリコール・プレシジョンのトレードオフについて書いた。 ①〜④まで扱ってきた「タイタニック」や「ソーシャルレンディング」の例は、すべて「する／しない」「 […]
Predicting “How Much?” — Machine Learning Beyond Classification [Intro to ML #5]
In my previous post (Intro to ML #4), I wrote about thresholds, the recall-precision tradeoff, and w […]