システム開発・テクノロジー ニューラルネットワークとは？脳のバケツリレーで学ぶAIの計算モデルの基本
ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路を数式で再現しデータから自動でパターンを学ぶAIの計算モデルのこと。ディープラーニングとの親子関係や、入力層から出力層への重み付けの仕組み、学習済みモデル活用のコツを解説します。
システム開発・テクノロジー
システム開発・テクノロジー システム開発・テクノロジー 車輪の再開発とは？自作と既存ライブラリ活用の線引きを初心者向けに解説
車輪の再開発とは、既に完成されたツールや機能を知らずに一から作り直してしまう非効率な行為のこと。学習目的の自作との違いや、実装前30分の調査で無駄を防ぐ習慣、独自機能にリソースを集中させる開発の考え方を解説します。
マーケティング・戦略 GIGOの原則とは？分析結果がおかしい時にまず疑うべきデータ入力の品質
GIGOの原則とは、不正確なデータを入力すれば不正確な結果しか出ないというIT・データ分析の鉄則のこと。システムエラーとの違いや、Excelの入力ミスが招く誤判断の具体例、プルダウンや自動収集でゴミデータの混入を防ぐ対策を解説します。
システム開発・テクノロジー 機械学習とは？迷惑メール判定の裏側でわかるAIとの関係を初心者向けに解説
機械学習とは、大量のデータからパターンを自動で見つけ出し予測や分類を行うAI技術の一分野のこと。AIとの関係や、スパム判定・おすすめ商品表示など身近な活用例、学習データの質が精度を左右するGIGOの原則について解説します。
システム開発・テクノロジー ディープラーニングとは？機械学習との違いとAIが自力で特徴を見つける仕組み
ディープラーニングとは、人間がルールを教えなくても大量のデータからAIが自動で特徴を抽出する多層構造の学習技術のこと。機械学習との違いや、顔認証・自動運転などの身近な活用例、導入に必要なデータ量の目安を解説します。
システム開発・テクノロジー LLMOとは？SEOとの違いとAIの回答に自社を載せるための最適化を解説
LLMOとは、ChatGPTなどのAIが回答に自社の情報を引用してくれるようサイトを整えるAI向け最適化のこと。SEOとの目的の違いや、構造化データ・FAQ充実・具体的な数値記載でAIから信頼される情報発信のコツを解説します。
システム開発・テクノロジー プルリクエストとは？本番合流前の検品依頼でバグを防ぐ仕組みを初心者向けに解説
プルリクエストとは、自分が書いたコードの変更内容をチームメンバーにチェックしてもらい本番に取り込む依頼のこと。マージリクエストとの違いや、レビューで承認されやすい小分け提出のコツ、品質とスキルが同時に上がる理由を解説します。
システム開発・テクノロジー ラザニアコードとは？スパゲッティコードとの違いで学ぶ過剰設計の落とし穴
ラザニアコードとは、プログラムの階層を分けすぎて修正が困難になるアンチパターンのこと。無秩序なスパゲッティコードとの違いや、設計パターンの形だけ真似が招く失敗例、不要な層を見抜いて直すコツを解説します。
システム開発・テクノロジー ソケット通信とは？手紙と電話の違いで学ぶHTTPとの使い分けを解説
ソケット通信とは、プログラム同士を常時接続してリアルタイムにデータを双方向でやり取りする仕組みのこと。HTTP通信との違いや、チャットやオンラインゲームで使われる理由と開発時の注意点を解説します。
システム開発・テクノロジー レガシーシステムとは？建て増し老舗旅館に学ぶDXを阻む古いITの正体
レガシーシステムとは、長年の改修でブラックボックス化しDXの足かせとなっている古い基幹システムのこと。単なる古いPCではなく経営課題です。技術的負債との違いや刷新時の現場反発への対処法まで初心者向けに解説します。