【G検定】コンテンツベースフィルタリングとは？協調フィルタリングとの違いを解説
2026年5月31日
おすすめ機能には「みんなの行動から推薦する」方法と「商品の中身から推薦する」方法の2つの流儀があります。後者がコンテンツベースフィルタリングです。協調フィルタリングとの違い、そしてコールドスタート問題との関係まで、この記事で一気に整理しましょう。
【G検定】DCGANとは？GANにCNNを組み込んだ画像生成の定番モデルをわかりやすく解説
2026年5月31日
「実在しない人の顔」や「実在しない部屋の写真」をAIが生み出す——その原点に位置するのがDCGAN(Deep Convolutional GAN)です。生成器と識別器を競わせるGANの仕組みに、画像処理の王者CNN(畳み込みニューラルネットワーク)を組み込むことで、GANによる画像生成を一気に実用レベルへ引き上げました。GAN系モデルの基礎として試験でも押さえどころの多いキーワードです。
【G検定】コールドスタート問題とは？協調フィルタリングの弱点をわかりやすく解説
2026年5月31日
「この商品を買った人はこんな商品も買っています」——便利なおすすめ機能にも、実は苦手な瞬間があります。それが新規ユーザーや新商品に対して推薦ができなくなる「コールドスタート問題」です。推薦システムの仕組みとセットで理解しましょう。
【G検定】CycleGANとは？ペア画像なしで変換を学ぶサイクル一貫性損失をわかりやすく解説
2026年5月31日
馬の写真をシマウマに変えるAIを作りたいとき、普通に考えれば「同じ構図の馬とシマウマのペア写真」が大量に必要です。でも、そんな写真は現実には撮れません。CycleGANは「ペアの教師データがなくても画像変換を学べる」という発想の転換で、この壁を打ち破ったGANの発展形です。カギとなる「サイクル一貫性損失」まで含めて、試験でも狙われやすいキーワードです。
【G検定】クラスタリングとは？教師なし学習でデータをグループ分けする仕組みを解説
2026年5月31日
正解ラベルのないデータを「似たもの同士」のグループに自動で分ける——それがクラスタリングです。教師なし学習の代表格であり、G検定でも定義や関連手法が繰り返し問われる重要キーワードです。この記事で仕組みと周辺用語をまとめて理解しましょう。