【G検定】ε-greedy方策とは？探索と活用のバランスを確率εで調整する仕組みを解説
2026年6月2日
「いつもの店にするか、新しい店を試すか」——強化学習のエージェントも同じ悩みを抱えています。ε-greedy方策は、この迷いをたった1つの確率εで解決するシンプルで強力なルールです。この記事で「探索と活用」の考え方ごと理解してしまいましょう。
【G検定】Few-shotとは？少量データで学習できる理由をOne-shotとの違いから解説
2026年6月2日
通常のディープラーニングは数千〜数万件のデータを必要としますが、人間は数個の例を見ただけで新しいものを覚えられます。この「数個の例から学ぶ」をAIで実現するのがFew-shot学習です。この記事では、少量データで学習が成り立つ理由を中心に解説します。
【G検定】Actor-Criticとは？行動器と評価器で学ぶ強化学習の仕組みをわかりやすく解説
2026年6月2日
強化学習には「価値を学ぶ」流派と「方策を直接学ぶ」流派があります。Actor-Criticは、その両方のいいとこ取りをした手法です。この記事では、行動器(Actor)と評価器(Critic)がどのように協力して学習を進めるのかを、初心者向けにていねいに解説します。
【G検定】文章生成とは？RNN・LSTMからTransformer・GPTへの進化を解説
2026年6月2日
ChatGPTのように自然な文章を書くAIは、どんな仕組みで文章を「生成」しているのでしょうか。この記事では、文章生成の基本原理「次の単語を予測する」と、RNN・LSTMからTransformerへの技術の進化を整理します。
【G検定】トピックモデルとは？文書を複数の話題に分類する教師なし学習を解説
2026年6月2日
1本のニュース記事が「政治の話でもあり、経済の話でもある」ことは珍しくありません。データを1つのグループに割り当てる従来のクラスタリングでは、この「複数の顔」を表現できません。それを可能にするのがトピックモデルです。k-means法との違い、LDAとの関係が試験の急所になります。