【G検定】SARSAとは？Q学習との違い(オンポリシー型)をわかりやすく解説
2026年6月5日
強化学習の価値ベース手法といえばQ学習が有名ですが、試験ではもう1つの代表格であるSARSAとの違いが問われます。名前の由来からQ学習との更新式の違い、オンポリシー/オフポリシーという分類まで、SARSAの要点を整理して解説します。
【G検定】Text-To-Imageとは？文章から画像を生成する技術と代表モデルを解説
2026年6月4日
「夕日に照らされた海辺の灯台」と入力すると、その情景を描いた画像が生成される——Text-To-Imageは、いまの生成AIブームを象徴するタスクです。G検定では、逆方向のImage Captioningとの対比、そしてCLIP・DALL-Eなど関連モデルとの結びつきが問われます。
【G検定】割引率とは？強化学習で将来の報酬を割り引く理由をわかりやすく解説
2026年6月4日
強化学習のエージェントは「将来もらえる報酬の合計」を最大化しようとします。しかし、遠い将来の報酬を目先の報酬とまったく同じ重さで数えてよいのでしょうか。この疑問に答えるのが割引率です。この記事では、割引率の意味と、値の大小でエージェントの行動がどう変わるかを解説します。
【G検定】マルコフ決定過程(MDP)とは？マルコフ性と強化学習の定式化を解説
2026年6月4日
強化学習の教科書がQ学習や方策勾配法を語れるのは、その前提として問題を数学の土俵に載せる「型」があるからです。それがマルコフ決定過程(MDP)です。この記事では、鍵となる「マルコフ性」の意味から、MDPが強化学習をどう定式化するのかまでを解説します。
【G検定】Image Captioningとは？画像を自然言語で説明するAI技術をわかりやすく解説
2026年6月4日
犬の写真を入力すると「公園で遊ぶ茶色の犬」という文章が返ってくる——画像の内容を言葉で説明するこの技術がImage Captioning(画像キャプション生成)です。G検定のマルチモーダル分野では、逆方向のText-To-Imageとペアで問われる代表的タスクです。