Generative AI Test - JDLA 試験学習 05: AIモデルの「収束速度」を「収束」と「速度」に分解すると理解しやすかった話【声でつながるAIとの対談】【動画 22分18秒】【YouTubeチャンネルからの転記です】

この記事は、わたしの[YouTubeチャンネル](https://bit.ly/Yamanaka-YouTube "Living without things. 持たない生き方 手放す生き方")にある公開動画を転記しております。
( どこかのタイミングで、プログラミング-Google Apps Script or iPaaS-Zapier をつかって自動転記させる予定です )

転記のための時間コストを少なくしたいので、文字装飾( Markdown記法 )を極力つかわずに書いております。

こちらが動画内容です👇

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![99 サムネイル Generative AI Test - JDLA 試験学習 05_ AIモデルの「収束速度」を「収束」と「速度」に分解すると理解しやすかった話【声でつながるAIとの対談】【動画 22分18秒】.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/386308/4caf975b-a96e-a10a-3fa4-280c99037ccd.png)




* # 動画URL
    * https://youtu.be/3wRw4UfHpw0

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* # 動画タイトル
    * Generative AI Test - JDLA 試験学習 05: AIモデルの「収束速度」を「収束」と「速度」に分解すると理解しやすかった話【声でつながるAIとの対談】【動画 22分18秒】

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* # 動画の説明欄(一部を抜粋)

📅撮影日 = 2024-11-27(水)

ひょんなことからGenerative AI Testを受けることになったので、手抜きしながら、学習の定着をねらっていきます。
ジョギング中に耳で「聴きながら復習」をしたり、朝起きてすぐにChromecast + TVで「目覚めながら復習」をする計画です。

🔎Generative AI Test(JDLA主催)とは？
https://bit.ly/WhatIs-Generate-AI-Test-JDLA


今回の動画では、Webに公開されている問題集に出てきた、わからない用語などを質問しました。

🔗JDLA Generative AI Test 対策道場(ひたすら過去問ふぅ問題集で鍛錬する所 一問一答 仮) | シミュレーションの世界に引きこもる部屋
https://www.simulationroom999.com/blog/jdla-generative-ai-test-questions/


🤖今回の使用環境と技術仕様
・使用サービス: ChatGPT
・プラン: Team プラン
・使用モデル: GPT-4 Omni (GPT-4o)
・使用機能: Advanced Voice Mode (高度な音声モード)


💻📱実行プラットフォーム
・ChatGPT: iOS App (iPhoneを使用)
・MindMeister: Chromeブラウザ (Chromebookを使用)


🎵挿入曲 - Background Music
・Suno AIで作成: 声でつながるAIとの対談: 挿入曲 #1 - AI Voice Talks: Minimal Melody #1
https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghMLdiSVqwvSs_Z5y0H4VGOe


以下、YouTube Summary with ChatGPT & Claude( Chrome拡張機能 )で、目次と概要を自動生成しました。
https://bit.ly/yt-sum-Chatgpt-Claude


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動画の目次( タイムスタンプ ):

00:00 - オープニング

00:25 - 議題提示: わからない言葉がでてきた

04:46 - 収束速度の普遍的な意味とは？: 3種類の具体例

05:58 - 確率や市場均衡など、AI以外での活用例を詳しく解説

07:24 - より理解しやすい選択肢の補足例: 例題をベースに収束速度を簡単に説明する方法

09:59 - さらに分かりやすい表現を模索

10:52 - 例題の文法的間違いの可能性を考察: 「少ないデータでの学習を可能にする」

13:51 - 新しいアプリケーションを作る場面を想定する

16:39 - 「収束」が単独でつかわれる文章には、背景に「理論値」が隠されている

17:30 - 自分で考えた問題と回答例を評価する

20:08 - 収束、収束速度、理論値、効率的な学習の関連性

21:01 - 福岡弁でのまとめ


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動画の概要:

AIの学習における「収束速度」という概念をご存知でしょうか？

今回の動画では、収束速度の基本的な意味とその重要性について、具体的な例を交えながら丁寧に解説しています。

まず、「収束速度」という言葉の普遍的な意味を、数学、統計学、物理学、経済学といった分野の視点から整理します。
次に、AIモデルにおける事前学習済みのメリットを分かりやすく説明し、収束速度が学習効率をどのように高めるかを明らかにします。
特に、医療分野における事前学習済みAIの活用例を通じて、少ないデータで高精度な結果を生み出す仕組みを具体的に解説します。

さらに、収束速度と学習効率を絡めた回答例や補足例を評価し、より分かりやすい説明を考案します。
「理論値」や「効率性」といった要素を踏まえた具体例も交え、実用的な知識として活用できる形に仕上げています。

「収束速度」という一見難解な概念を、身近な視点から理解できるよう構成された本動画をぜひご覧ください。
本動画が少しでも皆さんの学びや気づきにつながれば幸いです。


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　https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghPfo1c-qmO2ERD7ldSgmblR


✓ 🎥Shortened URL for this video | この動画の短縮URL ↙
　https://bit.ly/4ilX2m3