AI/Azure AI– category –

この記事でわかること この記事では、AIを導入する際に必ず検討すべき コスト・精度・データの3つの観点について解説します。 AI-900試験では「どのAIを選ぶか」よりも、 AI導入時に何を考慮すべきかが問われる問題が多く出題されます。 本記事を読むこと...

この記事でわかること この記事では、AIや機械学習モデルの性能評価に使われる 「精度（Accuracy）」「再現率（Recall）」「適合率（Precision）」について、 それぞれの意味と使い分けの考え方を解説します。 数式を暗記するのではなく、「どんな場面でど...

この記事でわかること この記事では、AIや機械学習の説明で必ず登場する「モデル」「学習」「推論」という3つの基本用語について、 それぞれの意味と関係性を整理します。 単語の定義を暗記するのではなく、「AIがどのような流れで動いているのか」を理解...

この記事でわかること この記事では、機械学習における代表的な3つの学習方法である「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」について、 それぞれの仕組み・特徴・適した用途を整理します。 AI-900試験で頻出となる「この課題にはどの学習方法が適切...

この記事でわかること この記事では、AIが力を発揮する問題の特徴と、AIを使うべきではない問題の違いを明確にします。 単に「AIはすごい」「AIなら何でもできる」という誤解を正し、どのような業務・課題にAIを適用すべきか、 また従来のルールベースや人...

この記事でわかること 機械学習・深層学習・生成AIの正確な違い それぞれの関係性（包含関係） 初心者が混乱しやすいポイント Azure AI-900試験での出題視点 📌 AI-900の全体像を体系的に整理したい方へ出題分野ごとに整理した総合まとめページはこ...

この記事でわかること AIワークロードとは何か 代表的なAIワークロードの種類 それぞれの違いと判断基準 Azure AIサービスとの対応関係 AI-900試験での出題ポイント 📌 AI-900の全体像を体系的に整理したい方へ出題分野ごとに整理した総合まとめペ...

この記事でわかること AI（人工知能）の正確な定義 人間の知能とAIの決定的な違い AIが得意なこと・苦手なこと Azure AI-900試験で問われるポイント 実務でAIを誤解しないための考え方 📌 AI-900の全体像を体系的に整理したい方へ出題分野ごとに整...