G検定 【2026年版】生成AI時代のG検定勉強法・2024シラバス攻略── 時間軸と自分事軸、それから小さな「崖」の話
ChatGPTは触っているけれどG検定テキスト第1章で挫折した人へ。G検定 シラバス 改訂 2024 に対応した2025年、2026年向けのG検定 勉強法として、「G検定 どこから 勉強するか？」に答えるシラバス攻略エッセイです。生成AI時代のG検定勉強法のコツと、おすすめの読み順サンプル・30日ミニプランを解説します。
機械学習
G検定 
G検定 【2025年度最新】G検定最新2024シラバス対応：究極カンペ×用語集カンペで合格力を高める学習法
G検定最新シラバス対応の勉強法として、「究極カンペ」と用語集カンペExcelを組み合わせた学習プロセスを具体的に解説します。
G検定 【2025年度最新】G検定2024シラバス対応：用語集カンペExcel無料配布と「究極カンペ」の位置づけ
JDLA G検定最新シラバス対応の用語集カンペExcelを無料公開します。公式シラバス準拠の補助資料として「究極カンペ理論」を支えるサブノート的カンペの位置づけを解説します。
数値計算 日本の「詰め込み教育」は本当に悪か？──高校教育をAIの強化学習メタファーと報酬設計の視点から読み解く
日本の高校教育はなぜ「詰め込み」「暗記偏重」と言われるのか。本記事では、AIの強化学習（greedy方策・ε-greedy・UCB）と報酬設計の視点から、日本の教育構造と暗記教育のメリット・課題、そして高校生・教師・AI好きの読者が今日から実践できる現実的な改善のヒントを整理する。
G検定 【ディープラーニングG検定対策】機械学習の具体的手法
G検定シラバス「機械学習の具体的手法」の範囲の対策。上記に加え以下も調べておく必要あり。・t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding ：t分布型確率的近傍埋め込み)・・次元削減アルゴリズムの一つ
AI、データサイエンス ディープラーニング概要
前回までは、AIの歴史やディープラーニングのブレイクスルー前の話が主だった。今回からディープラーニングの話に突入。ディープラーニングの基本構造の由来はニューラルネットワーク。ニューラルネットワーク自体は隠れ層を持つことで非線形分類ができるようになったもの。単純パーセプトロンと比べると複雑なことができるとはいえる
AI、データサイエンス 機械学習の評価手法
前回は、機械学習の各種手法について取り扱った。実際に学習するに当たって、以下の手法や考え方がある。学習データの扱い方評価指標機械学習にて手元のデータを学習することで、そのデータの分類、回帰ができるようになるが、重要なのは未知のデータに対しての予測能力である。しかし、機械学習にとっての未知は、人間にとっても
AI、データサイエンス 機械学習の手法
機械学習の手法は大きく分けて以下となる。機械学習の手法そのもの機械学習の評価手法今回は「機械学習の手法そのもの」について記載する。学習種類は大きく分けて以下。教師あり学習教師なし学習強化学習教師あり学習とは以下と定義されている。与えられたデータ(入力)と元に、そのデータがどんなパターン(出力)になるの
AI、データサイエンス 人工知能の問題点 その2
前回の続き。ただし、今回の問題点はディープラーニングにより解決されているものも含まれる。知識獲得のボトルネック特徴量設計の問題シンギュラリティ(技術的特異点)機械翻訳の歴史は以下となる。1970年代後半：ルールベース機械翻訳1990年代以降：統計的機械翻訳コンピュータが「意味」を理解しているため、
AI、データサイエンス 第3次AIブーム(機械学習・深層学習の時代)
機械学習、ディープラーニング(深層学習)の時代に突入。昨今のAIによる恩恵の時代。機械学習とは、プログラム自身が学習する仕組みであり、その学習はサンプルデータが多いほど良い。2000年以降はビッグデータと共に注目を浴びる。(ビッグデータで大量のサンプルを集められるので相乗効果に期待)