【G検定】事前学習済みモデルとは？ResNet・BERTに学ぶ「再利用」の考え方を解説
2026年6月3日
現在のAI開発では、モデルをゼロから作ることはむしろ少数派です。すでに大規模データで訓練された「できあいのモデル」を土台に使う——この土台となるモデルが事前学習済みモデルです。この記事では、その意義と活用の流れを解説します。
【G検定】Q学習とは？Q値の更新式からDQN・Rainbowまでわかりやすく解説
2026年6月3日
Q学習は、強化学習の価値関数ベースを代表する学習法で、のちのDQNやRainbowといった深層強化学習ブームの土台になった超重要キーワードです。この記事では、Q値の更新の仕組みを具体的な数値例つきで理解し、DQN系の発展手法まで整理します。
【G検定】自己教師あり学習とは？ラベルなしデータから学ぶ仕組みをやさしく解説
2026年6月3日
ラベル付け作業はAI開発の大きなボトルネックです。もしラベルのないデータだけで学習できたら——それを実現するのが自己教師あり学習です。この記事では、「データ自身が教師になる」という発想の仕組みと、転移学習・ファインチューニングとのつながりを解説します。
【G検定】REINFORCEとは？AlphaGoも使ったモンテカルロ方策勾配法をわかりやすく解説
2026年6月2日
「うまくいった行動は、もっと選ばれるようにすればいい」——REINFORCEは、この直感をそのままアルゴリズムにした方策勾配法の代表選手です。AlphaGoの学習にも使われたこの手法の仕組みと、利点・欠点を整理して理解しましょう。
【G検定】One-shotとは？たった1つの例から学習する仕組みとFew-shotとの違い
2026年6月2日
人間の子どもは、キリンの絵を1回見せてもらえば、動物園で本物のキリンを見分けられます。この「たった1つの例から学ぶ」能力をAIで実現しようとするのがOne-shot学習です。この記事では、その考え方と成立条件を、Few-shotとの境界とあわせて解説します。