【E資格】モデルの軽量化｜プルーニング・蒸留・量子化とエッジコンピューティング新着!!
2026年7月15日
学習済みモデルをスマートフォンや組み込み機器などの限られた計算資源で動かすための軽量化技術を学ぶ項目です。エッジコンピューティングの背景と、3大手法であるプルーニング・蒸留・量子化の仕組みを理解します。
【E資格】モデルの近似による説明｜LIME・SHAP・Shapley値と協力ゲーム理論新着!!
2026年7月15日
複雑なモデルを「解釈しやすい単純なモデル」で近似することで判断根拠を説明する手法を学ぶ項目です。局所的な解釈と大域的な解釈の区別を押さえたうえで、代表手法であるLIMEと、協力ゲーム理論のShapley値に基づくSHAPを理解します。
【E資格】判断根拠の可視化｜XAI・Grad-CAM・Integrated Gradientsを解説新着!!
2026年7月14日
ブラックボックスと呼ばれる深層学習モデルの「判断の根拠」を可視化する技術を学ぶ項目です。XAIの考え方と、勾配を利用した代表的な可視化手法であるGrad-CAM・Integrated Gradientsの仕組みを理解します。
【E資格】メタ学習（Meta Learning）｜MAMLとメタ目的関数をわかりやすく解説新着!!
2026年7月14日
「学習のしかたを学習する」メタ学習の考え方と、その代表手法MAMLを学ぶ項目です。少数のデータしかない新しいタスクに素早く適応できる初期パラメータを、多数のタスクを通じて獲得する仕組みを理解します。
【E資格】距離学習（Metric Learning）｜Siamese NetworkとTriplet Lossを解説新着!!
2026年7月14日
「似ているものは近く、似ていないものは遠く」に配置される埋め込み空間を学習する距離学習を学ぶ項目です。2サンプルを比較するSiamese networkと、3サンプルを比較するTriplet networkという2つの代表的な枠組みを理解します。