ぼっちエンジニアの備忘録

G検定では、AIの基礎知識だけでなく、その歴史的背景も問われる。特にELIZAのような初期チャットボットは「人工無脳」として知られ、自然言語処理の理解を深めるうえで重要な存在である。本記事では、ELIZAの仕組みや他の選択肢との違いを具体的に解説する。

損失関数は機械学習やディープラーニングの基礎であり、G検定においても頻繁に出題される。勾配降下法の仕組みとパラメータ更新の流れを過去問を用いてわかりやすく解説し、正しい理解と試験対策の土台を築ける内容となっている。

G検定の出題範囲でもある「プライバシー・バイ・デザイン」について、7原則や他の類似概念との違いを丁寧に解説。実務での活用例や法制度との関係にも触れ、AI開発に携わる人が押さえるべき設計思想をわかりやすくまとめている。

G検定で頻出のクラスタリングについて、教師なし学習との関係やk-means法との違いを明確に整理。誤答を避けるための判断ポイントや実際の活用例も紹介し、理解を深めるための実践的な解説を提供する。

G検定で頻出の画像処理問題に備えるため、ストライド・パディング・プーリングの基礎を図解とともに解説する。過去問を使って出題傾向や計算の考え方を具体的に紹介。

G検定の頻出トピックである自然言語処理における「単語の重要度評価」について、TF-IDFの仕組みと他手法との違いを実例付きで解説。出題傾向やPythonでの実装方法にも触れながら、実務と試験対策の両面で役立つ知識を整理している。

G検定で頻出の混同行列について、基本概念から具体的な評価指標、活用事例までをわかりやすく解説。正解率や再現率などの算出方法もPythonコード付きで紹介し、実践力を高められる構成になっている。

マックスプーリングは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）において特徴を抽出・圧縮する重要な処理。この記事では、G検定の過去問を題材にしながら、正しい選択肢の根拠と誤答の理由をわかりやすく解説。実務での活用例も紹介している。

G検定で頻出する「バウンディングボックス」の意味と役割を、実際の過去問を交えて解説。画像認識や物体検出の基本フロー、YOLO・SSDなど主要なアルゴリズムとの関係も紹介。エンジニア・受験者ともに必見の基礎知識を整理。

G検定で頻出のモデル評価手法「ホールド・アウト法」について、過去問をもとに仕組みや他手法との違いを解説。実務での使い所もわかりやすく整理している。基本を押さえたい受験者に最適な内容。

G検定で頻出の「割引率」に関する問題を通じて、強化学習における未来の報酬の扱い方を解説。正答の根拠や誤答の理由も丁寧に整理しており、初心者にも理解しやすい構成。試験対策だけでなく、実務に活かせる知識としても役立つ。

AIが生み出すコンテンツに著作権は認められるのか。G検定では技術だけでなく、法制度や知的財産権との関係性を問う問題が出題される。本記事では、実際の過去問をもとに、出題意図や解答のポイントを丁寧に解説する。

G検定ではAI技術だけでなく、国際的な産業動向も問われる。本記事では2018年時点のAI特許出願数に関する過去問を取り上げ、正解の根拠と国別の出願背景を詳しく解説。出願数の順序を記憶するコツや出題意図も明らかにする。

2019年に改正された道路運送車両法では、自動運行装置が新たに保安基準の対象に追加された。G検定ではこうした法制度の知識も問われるため、自動運転技術と法改正の背景をセットで理解することが重要。この記事では過去問を例に、正解の根拠と学習のポイントをわかりやすく整理している。

Transformerは自然言語処理を支える革新的なモデル構造であり、G検定でも頻出のテーマとなっている。本記事では、過去問を活用してTransformerの基本的な特徴と仕組みをわかりやすく整理し、誤答の理由まで丁寧に解説。初学者でも理解しやすい構成で、試験対策と実務理解の両面をサポートする。

k-分割交差検証は、限られたデータを有効活用し、モデルの汎化性能を安定して測定できる評価手法。G検定では頻出テーマであり、実際の過去問とともに使い方やメリットを具体的に解説。なぜ「データ量が少ないとき」に有効なのか、他の選択肢との違いも丁寧に比較する。

G検定で頻出のReLU関数について、実際の出題例をもとに微分可能性を詳しく解説。なぜ0の入力で微分できないのか、他の選択肢はなぜ誤りなのかを数式とともに明快に解説している。G検定合格に直結する基礎理解を深める内容。

G検定ではarXivのようなAI研究に関するプラットフォームの理解も問われる。arXivの基本機能や正しい活用方法を知ることで、問題文の意図がつかみやすくなり得点源にもなる。過去問の解説とともに本質的な知識を整理する。

G検定で頻出の「学習方法の違い」について、ミニバッチ学習・バッチ学習・オンライン学習の違いを具体例とともに丁寧に解説する。過去問をもとにした実践的な理解で、試験対策と実務力の両方を高められる内容。

G検定で頻出の「ロジスティック回帰」の使いどころについて、過去問をもとに丁寧に解説。2値分類に適した手法である理由や、他の手法との違いまで実践的に学べる内容。医療やマーケティングでの活用例、Pythonによる実装コードも紹介。

OpenAIはG検定で頻出のAI研究団体で、設立背景やGymとの関係がよく問われる。この記事では実際の過去問をもとに、OpenAIの特徴や他の選択肢との違いをわかりやすく整理。混同しやすいキーワードを正確に理解するための対策に最適。

G検定ではAI技術だけでなく、その歴史的意義も問われる。1997年にチェス世界王者を破ったAI「ディープブルー」はその代表例。問題の背景や選択肢の違いを整理しながら、試験対策に役立つ知識をわかりやすく解説。

G検定ではR-CNNやその派生モデルに関する知識が問われることが多い。この記事では「Fastest R-CNN」という誤った用語を題材に、R-CNN系列アルゴリズムの正しい理解と見分け方をわかりやすく解説している。不適切な選択肢を見抜く力を養うための実践的な内容。

G検定で頻出する「シンボルグラウンディング問題」について、過去問をもとに詳しく解説。AIが記号に意味を与える難しさと、その本質を噛み砕いて説明。他の選択肢との違いや実生活とのつながりも紹介し、理解を深められる内容になっている。

G検定で頻出の強化学習アルゴリズム「A3C」について、特徴・他モデルとの違い・実務での活用事例をわかりやすく解説。選択肢の見分け方やPythonでの実装イメージも紹介している。試験対策として即戦力となる内容。

G検定の頻出テーマである最急降下法と学習形態の関係について、過去問をもとにバッチ学習・ミニバッチ・オンライン学習の違いを整理しながら解説。混同しやすい用語の正しい理解が得られる内容になっている。

G検定の頻出テーマであるSVM（サポートベクトルマシン）の本質と目的を解説。マージン最大化がなぜ重要なのか、他の選択肢との違いも整理しながら、試験対策だけでなく実務でも役立つ知識をわかりやすく紹介する。

G検定の頻出テーマ「次元圧縮」について、過去問を例にAutoencoderが正解となる理由を解説する。他の選択肢との違いや、実装例、実務での応用も紹介し、理解を深める内容となっている。

G検定で頻出のベイズ推定について、基本的な定義から過去問の正解理由、間違った選択肢の見極め方、さらには実務での応用例までを具体的に解説。ベイズの定理を活用した確率的推論の理解を深め、試験対策と実践力の両面を強化できる内容。

G検定で頻出の「内部表現」という用語の意味と重要性を、実際の過去問をもとにやさしく解説。ディープラーニングと従来の機械学習の違いや、内部表現が実務でどのように活用されるのかも紹介している。用語の暗記にとどまらず、背景から理解したい人に最適な内容。