【G検定】早期終了(early stopping)とは？過学習を防ぐ学習の止めどきを解説
2026年6月21日
学習は長く続ければ良いというものではありません。ある時点を過ぎると、モデルは訓練データを丸暗記し始め、未知のデータへの性能はむしろ悪化します。その「悪化が始まる直前」で学習を打ち切るシンプルかつ強力なテクニックが早期終了（early stopping）です。ヒントンが残した有名な言葉や二重降下現象まで、試験に出るポイントを押さえましょう。
【G検定】ベルヌーイ分布とは？成功か失敗かを表す最も基本的な確率分布を解説
2026年6月21日
コイン投げの表か裏か、メールのクリック有無、画像が猫か猫でないか——結果が2通りしかない現象を表すのがベルヌーイ分布です。あらゆる確率分布の中で最もシンプルでありながら、二項分布や機械学習の2値分類の土台になる重要キーワードです。
【G検定】偏相関係数とは？第三の変数の影響を除いた「真の相関」をわかりやすく解説
2026年6月20日
「アイスの売上と水難事故は相関する」——でも本当の原因は気温です。このような「見かけの相関」にだまされないための道具が偏相関係数です。疑似相関とセットで理解すると、統計分野の中でも得点しやすいキーワードになります。
【G検定】局所最適解とは？学習が「見せかけの谷」で止まる理由と対策を解説
2026年6月20日
勾配降下法で学習を進めていたら、誤差が下がらなくなった——でも実はそこ、本当のゴールではないかもしれません。周りより低いだけの「見せかけの谷」、それが局所最適解です。この記事では、なぜ学習がそこにはまり込むのかという仕組みと、抜け出すための対策を中心に解説します。
【G検定】分散とは？データのばらつきの測り方と標準偏差との関係をわかりやすく解説
2026年6月20日
分散は「データがどれくらい散らばっているか」を数値化する統計指標です。平均とセットでデータの姿を捉えるための基本中の基本であり、標準偏差・正規分布・機械学習の誤差分析まで、あらゆる話題の土台になります。計算の流れを一度手を動かして理解すれば、確実に得点源にできるキーワードです。