【G検定】外れ値とは？四分位範囲・3σによる検出と対処の考え方をやさしく解説
2026年6月19日
平均年齢を計算したら、1人の入力ミス「年齢250歳」のせいで結果が台無しに——データ分析の現場でよくある事故です。他の値から極端に離れた値、それが外れ値です。外れ値はどう見つけるのか、見つけたら消してよいのか、平均値や機械学習モデルにどんな影響を与えるのかを、検出方法(四分位範囲・3σルール)とあわせて解説します。
【G検定】学習率とは？大きすぎ・小さすぎの問題と減衰・CLRをわかりやすく解説
2026年6月19日
ディープラーニングの調整項目の中でも、結果への影響が特に大きいのが学習率です。「大きすぎると発散、小さすぎると進まない」という性質は試験でも実務でも必ず押さえるべき基本です。この記事では、学習率の役割と、学習の進行に合わせて値を変える調整テクニックまでを解説します。
【G検定】二項分布とは？コイン投げで学ぶ「成功回数」の確率分布を計算例つきで解説
2026年6月19日
コインを10回投げたら表は何回出るでしょうか。5回が一番ありそうですが、4回や6回もよく起こり、0回や10回はめったに起きません。この「成功か失敗かの試行を繰り返したときの成功回数」の確率をきちんと計算できるようにしたのが二項分布です。ベルヌーイ分布との関係、期待値と分散、正規分布への近づき方まで計算例つきで解説します。
【G検定】オンライン学習とは？逐次データでモデルを更新し続ける仕組みを解説
2026年6月19日
機械学習のモデルは「一度作ったら終わり」ではありません。データが次々と流れ込んでくる環境では、新しいデータでモデルを更新し続けるオンライン学習という方式が活躍します。この記事では、まとめて学習するバッチ学習との違いを軸に、オンライン学習の仕組みと使いどころを解説します。
【G検定】度数分布とは？階級・度数・ヒストグラムでデータの全体像をつかむ方法を解説
2026年6月19日
100人分のテストの点数をずらっと眺めても、全体の傾向はつかめません。「60点台は何人、70点台は何人」と区間ごとに数えて整理すれば、一気にデータの姿が見えてきます。この整理法が度数分布です。階級・度数といった基本用語から、度数分布表の作り方、ヒストグラムによる可視化まで丁寧に解説します。