【G検定】バンディットアルゴリズムとは？活用と探索のバランスを取る手法群を解説
2026年6月4日
どのスロットマシンが当たりやすいか分からないカジノで、限られた手持ちのコインをどう使えば儲けを最大にできるか——この問題設定から生まれたのがバンディットアルゴリズムです。強化学習の核心「活用と探索」を最も純粋な形で学べるキーワードです。
【G検定】DALL-Eとは？テキストから画像を生成するOpenAIのモデルをわかりやすく解説
2026年6月4日
「宇宙飛行士が馬に乗っている」と文章で入力すると、その通りの画像が出てくる——画像生成AIブームの火付け役となったのが、OpenAIのDALL-Eです。G検定ではText-to-Imageの代表例として、また相棒であるCLIPとの関係とセットで問われます。
【G検定】状態価値関数とは？「いまの状況の良さ」を測る仕組みと再帰構造を解説
2026年6月4日
将棋の解説者が盤面を見て「先手やや有利ですね」と言うとき、頭の中で動いているのが状態価値関数のイメージです。この記事では「状態そのものの良さを測る」という役割と、「直近の報酬+次の状態の価値」という再帰的な定義のからくりを解説します。
【G検定】CLIPとは？画像とテキストを対照学習で結ぶOpenAIのマルチモーダルモデルを解説
2026年6月3日
「猫の写真」と「a photo of a cat」という文章が同じ意味だと、AIはどうやって理解するのでしょうか。その答えを示したのが、2021年にOpenAIが発表したCLIPです。マルチモーダルAIと基盤モデルの出発点として、G検定のマルチモーダル分野では最重要のキーワードです。
【G検定】半教師あり学習とは？少量のラベルで賢く学ぶ仕組みをわかりやすく解説
2026年6月3日
「AIを訓練したいのに、正解ラベル付きのデータが少ししかない」——現場で最もよくある悩みのひとつです。半教師あり学習は、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせてこの問題を乗り越える学習手法で、G検定でも教師あり・教師なし学習との対比でよく問われます。