【G検定まとめ2026】14.正則化
2026年5月4日
📝 試験項目 正則化を導入する目的を説明できる 代表的な正則化手法の特徴を説明できる 獲得したいモデルの特性に応じて、適切な正則化手法を選択できる 🏷️ 主要キーワード #L […]
【G検定まとめ2026】13.誤差関数
2026年5月4日
📝 試験項目 誤差関数の基礎的な知識を理解する 代表的な誤差関数を理解する 適用するタスクに応じて、適切な誤差関数を選択できる 🏷️ 主要キーワード #Contrastive […]
【G検定まとめ2026】12.活性化関数
2026年5月4日
📝 試験項目 代表的な活性化関数の定義・使い分け・注意点について、それぞれ説明できる ディープラーニングにおける活性化関数の役割を説明できる 🏷️ 主要キーワード #Leak […]
【G検定まとめ2026】11.ニューラルネットワークとディープラーニング
2026年5月4日
📝 試験項目 ニューラルネットワークの基礎的な知識を理解する ニューラルネットワークとディープラーニングの関係を説明できる ディープラーニングの学習に必要なデータ量や計算リソースについて理解し、ディープラ […]
【G検定まとめ2026】10.モデルの選択・評価
2026年5月3日
📝 試験項目 基本的なモデルの選択基準、評価方法並びに評価指標を理解する 訓練誤差と汎化誤差の違いを説明できる データの量や目的に応じて、汎化性能を推定する検証方法を適切に選択できる 汎化性能の悪化につな […]