G検定対策

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最急降下法とは?バッチ学習の仕組みと他の学習方式との違いを徹底解説【G検定対策】

最急降下法(Gradient Descent)の一種であるバッチ学習は、全データを用いて一括更新を行う学習方式。G検定頻出の勾配法の基礎知識として、オンライン学習やミニバッチ学習との違いを解説。特徴やメリット・デメリット、実務での活用方法についても詳しく紹介する。
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分類と回帰の違いとは?押さえておくべき機械学習の基礎【G検定対策】

機械学習には「分類」と「回帰」の2つの基本タスクがある。特にG検定では、ロジスティック回帰や線形回帰、決定木などのアルゴリズムを正しく理解することが重要だ。本記事では、分類問題と回帰問題の違いや、各手法の特徴を詳しく解説する。
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強化学習の「方策勾配法」とは?誤解しやすいポイントを解説 【G検定対策】

強化学習における「方策勾配法」は、G検定でも頻出の重要な概念だ。本記事では、方策勾配法の仕組みや方策反復法との違い、実際の試験問題をもとに正しい知識を整理する。試験対策はもちろん、ロボット制御やゲームAIなどの実務への応用も含めて詳しく解説する。
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バリアンスとは?汎化誤差の原因と対策を徹底解説【G検定対策】

機械学習の精度を左右する汎化誤差の要素のひとつ「バリアンス」について解説。モデルが過学習を引き起こす原因や、バリアンスが高い場合の影響を詳しく説明し、効果的な対策も紹介。G検定の試験対策だけでなく、実務で役立つ知識も網羅する。
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プラトーとは?機械学習における学習停滞の原因と対策【G検定対策】

機械学習の学習過程で発生する「プラトー」とは、勾配降下法が停滞し学習が進まなくなる現象を指す。鞍点や平坦な損失関数が原因となり、モデルの最適化が妨げられる。本記事では、G検定の出題傾向を踏まえ、プラトーの発生原因とその対策を解説する。学習率の調整や最適化アルゴリズムの変更、バッチ正則化など、実践的な手法も紹介。
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スマートスピーカーと音声認識エージェントの関係を理解しよう【G検定対策】

スマートスピーカーの音声認識エージェントは、それぞれ異なるAIを搭載している。Google HomeはGoogle Assistant、Amazon EchoはAlexaなど、対応関係を正しく理解できているだろうか?G検定対策として、各スマートスピーカーの違いや特徴を整理し、試験に役立つ知識を身につけよう。
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GDPRと「データポータビリティの権利」とは?特徴や活用例を解説【G検定対策】

GDPRにおける「データポータビリティの権利」とは、個人が自身のデータを他のサービスに移動できる権利を指す。G検定では、この概念が頻出するため、正しい理解が必要だ。本記事では、データポータビリティの特徴、他の用語との違い、実務での活用例を詳しく解説する。
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主成分分析(PCA)とは?次元削減の仕組みを徹底解説【G検定対策】

主成分分析(PCA)は、データの次元を削減し、計算負荷を軽減する手法だ。機械学習の前処理やデータ可視化に活用され、G検定でも頻出のトピックとなっている。本記事では、PCAの基本概念、計算手順、試験対策ポイントを詳しく解説する。
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AI関連企業数ランキングと世界のAI覇権争いについて解説【G検定対策】

はじめに人工知能(AI)の発展において、どの国が最も多くのAI関連企業を抱えているのか?G検定では、世界のAI市場に関する知識も問われることがある。本記事では、G検定の問題をもとに、2017年時点におけるAI関連企業のランキングと、それを取...
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Kaggleとは?機械学習コンペの魅力とG検定での出題ポイントを解説【G検定対策】

Kaggleは機械学習やデータ分析のスキルを磨くためのプラットフォームとして世界中で利用されている。特にコンペティションへの参加が主なサービスだ。G検定では、Kaggleの提供する機能についての問題が出題されることがあるため、試験対策としても理解しておきたい。本記事では、Kaggleの特徴やコンペティションの仕組み、実務での活用方法について詳しく解説する。
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自動運転レベルとは?SAE J3016の定義と各レベルを徹底解説【G検定対策】

SAE J3016に基づく自動運転のレベル分類について詳しく解説。レベル0~5までの概要を解説し、それぞれとの違い、飲酒運転の可否、実際に販売されている車両についても紹介。G検定対策にも役立つ知識をわかりやすく整理する。
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SES契約は準委任契約?誤解しやすい契約形態を解説【G検定対策】

SES契約は「準委任契約」に分類されるが、その理由を正しく理解できているだろうか。業務委託、請負、派遣との違いや、契約の注意点を詳しく解説する。契約トラブルを避けるためにも、SES契約の本質を押さえておこう。
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ResNetとは?スキップコネクションの仕組みとメリットを徹底解説【G検定対策】

ResNet(Residual Network)は、2015年にMicrosoftが発表したディープラーニングモデルで、スキップコネクションを活用し深いネットワークの学習を可能にした。従来のモデルと比較し、勾配消失問題を解決し高精度な認識を実現している。この記事では、ResNetの仕組みやメリット、他のモデルとの違いを詳しく解説する。G検定対策にも役立つ内容を紹介。
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ロボティクスにおけるマルチモーダルとは?強化学習との関係を解説【G検定対策】

ロボティクス分野では、複数のセンサデータを統合する「マルチモーダル」が重要な役割を果たす。視覚・触覚・音声などの情報を組み合わせ、強化学習による動作学習を最適化する方法を解説。G検定の頻出テーマとしても注目されるマルチモーダルの概念を分かりやすく説明する。
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DQN(Deep Q Network)とは?強化学習の基礎と活用事例を徹底解説【G検定対策】

DQN(Deep Q Network)は、強化学習にディープラーニングを組み合わせたアルゴリズムの一つ。Q学習の問題点を克服し、Atariゲームやロボティクスなど多くの分野で活用されている。本記事ではDQNの仕組みや実用例を詳しく解説し、他のAI技術との違いも明らかにする。G検定対策にも役立つ内容を網羅。
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自動運転レベル3の法律改正とは?スマホ操作の条件付き許可を解説【G検定対策】

2019年5月の道路交通法改正により、自動運転レベル3の条件下でスマートフォン操作が一部許可された。睡眠や飲酒、無人運転は依然として禁止されているが、その理由は何か?G検定対策として、自動運転技術の進化と法規制のポイントを詳しく解説する。
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LSTMとは?仕組みとゲートの役割を分かりやすく解説【G検定対策】

LSTMはRNNの勾配消失問題を解決するために開発されたニューラルネットワークの一種。忘却ゲート・入力ゲート・出力ゲートがそれぞれ異なる役割を持ち、長期的な依存関係を学習しやすい特徴がある。G検定でも頻出のLSTMの仕組みや活用事例を解説する。
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アフィン変換とは?画像処理の基本を徹底解説 【G検定対策】

アフィン変換は、機械学習や画像処理で広く用いられる幾何変換の一種。拡大・縮小、回転、平行移動、せん断などを組み合わせて画像を変形できる。本記事では、G検定対策としてアフィン変換の基本から応用までを解説。データ拡張や実務での活用方法も紹介する。
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セマンティック・セグメンテーションとは?活用事例を徹底解説【G検定対策】

セマンティック・セグメンテーションは、画像の全ピクセルにカテゴリを割り当てる技術。G検定の試験対策として、この技術の概要、誤答選択肢の解説、実際の活用例、代表的なモデルを詳しく解説する。自動運転や医療画像解析にも活用される重要な手法を理解し、試験合格に備えよう。
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k近傍法(k-NN)の仕組みとは?最頻値が分類に使われる理由を徹底解説【G検定対策】

k近傍法(k-NN)は、機械学習の基本的なアルゴリズムのひとつ。分類問題では「最頻値」を使ってクラスを判定するが、なぜ多数決や中央値ではないのか?本記事では、k-NNの仕組みと分類ロジックを詳しく解説する。G検定対策にも最適な内容となっている。
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【2025年】G検定(ジェネラリスト検定)の最新シラバスと受験情報まとめ

2025年のG検定は、試験回数は年間6回に増加し、単なるAIの基礎知識試験にとどまらず、生成AIやAIガバナンスといった最新トピックに対応した内容へと刷新されている。従来の「知識の確認試験」という位置づけから、「実務力を証明する試験」へとシフトしており、ビジネス現場でAIを活用する人材にとって有用な資格となりつつある。
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G検定とは?試験内容・メリット・勉強方法を徹底解説

G検定は、日本ディープラーニング協会(JDLA)が主催するAIの基礎知識を問う資格試験。ディープラーニングの活用事例やAIの歴史、倫理を学べるため、エンジニアだけでなくビジネスパーソンにもおすすめ。試験概要、合格率、勉強方法を詳しく解説。
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G検定が2024年11月から大幅改訂|生成AI・AI倫理・ガバナンスが試験範囲に追加

G検定が2024年11月より出題範囲を刷新し、生成AIや大規模言語モデル、AI倫理・ガバナンスなどの最新トピックが新たに盛り込まれる。人工知能やディープラーニングに関する体系的な知識も見直され、より実践的なAI人材育成に向けた試験内容へと進化している。