2025-11

DQNは、Q学習にディープラーニングを組み合わせた強化学習の手法。G検定にも頻出であり、基礎から実用例、過去問の正答理由まで幅広く解説。ゲームAIやロボット制御、自動運転にも応用される重要技術を体系的に学べる内容となっている。

G検定ではアンサンブル学習の理解が必須だ。本記事ではスタッキング、ブースティング、バギングといった基本手法とともに、過去問を通じてARIMAが不適切とされる理由を丁寧に解説する。選択肢の見極め方や試験で狙われやすいポイントも明示する。