G検定対策 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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G検定対策 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。
G検定対策 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。
G検定対策 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。