【G検定】MLOpsとは？機械学習モデルを「作って終わり」にしない運用の仕組みを解説
2026年6月10日
機械学習モデルは、作って納品したら終わり——ではありません。運用を始めた瞬間から、データの変化とともに性能が劣化していきます。この「作った後」を支える仕組みがMLOpsです。G検定第7章「AIの社会実装に向けて」で、AIプロジェクトを継続的に成功させるための実務知識として登場します。
【G検定】CPUとは？ムーアの法則の限界とディープラーニングに専用チップが必要な理由
2026年6月10日
ディープラーニングの話題ではGPUやTPUが主役のように語られますが、その前提としてまず理解すべきなのがCPUです。G検定でCPUが問われるときの核心は「コンピュータ全般を担う汎用プロセッサでありながら、なぜディープラーニングの計算には向かないのか」、そして「ムーアの法則の限界」という時代背景です。この記事はその2点を軸に解説します。
【G検定】Jupyter Notebookとは？セル単位で実行できる対話型開発環境を解説
2026年6月10日
データ分析や機械学習の現場で、事実上の標準ツールになっているのがJupyter Notebookです。コードを書いて、すぐ結果を見て、気づきをメモして——という試行錯誤を1つの画面で完結できます。G検定では「セル単位の対話的実行」「コードと文書の一体化」という特徴を押さえれば十分に対応できます。
【G検定】ホールドアウト検証とは？データ分割による汎化性能評価の基本を解説
2026年6月10日
学習に使ったデータでモデルをテストしても、本当の実力はわかりません。そこで登場するのが、データの一部を最初から「テスト用」として取り分けておくホールドアウト検証です。汎化性能を評価するもっとも基本的な手法で、G検定ではk-分割交差検証との違いが定番の論点になります。
【G検定】Dockerとは？コンテナでAI開発環境を揃える仕組みをやさしく解説
2026年6月10日
「自分のPCでは動いたのに、本番サーバーでは動かない」——ソフトウェア開発の古典的な悩みです。AI開発ではライブラリやフレームワークの依存関係が複雑なため、この問題はさらに深刻になります。Dockerは、環境ごとパッケージにして持ち運ぶ「コンテナ」でこれを解決するプラットフォームです。