【G検定】BERTとは？双方向Transformerによる事前学習モデルをわかりやすく解説
2026年5月21日
2018年にGoogleが発表したBERTは、「事前学習＋ファインチューニング」という現在のNLPの標準スタイルを決定づけたモデルです。G検定でも、MLM・NSPという2つの事前学習タスクや「双方向」というキーワードが繰り返し問われます。この記事で仕組みを土台から理解しましょう。
【G検定】パノプティックセグメンテーションとは？セマンティックとインスタンスの統合手法を解説
2026年5月21日
セグメンテーションには「セマンティック」「インスタンス」、そして両者を統合した「パノプティック」の3種類があります。この記事では、いちばん新しく登場したパノプティックセグメンテーションが「何と何を、どう統合したのか」を、前の2つの弱点からさかのぼって解説します。
【G検定】物体識別とは？画像分類・物体検出との関係をわかりやすく解説
2026年5月21日
画像認識の用語には「識別」「分類」「検出」と似た言葉が並び、初学者が最初に混乱するポイントです。この記事では、そのうちの「物体識別」——画像に写る物体が"何であるか"を特定する技術——を、隣接用語との関係を軸に整理します。
【G検定】物体検出とは？R-CNN・YOLO・SSDの違いと仕組みをわかりやすく解説
2026年5月21日
「画像のどこに、何が、いくつあるか」を当てる——それが物体検出です。自動運転や監視カメラを支える画像認識の中心的タスクで、G検定でもR-CNN・YOLO・SSDといった手法名とセットで頻出します。この記事で仕組みから手法の系譜まで整理しましょう。
【G検定】セマンティックセグメンテーションとは？ピクセル単位で画像を分類する技術を解説
2026年5月21日
自動運転車は「どこが道路で、どこが歩道で、どこに人がいるか」を画素レベルで見分けています。これを支えるのがセマンティックセグメンテーションです。この記事では、仕組みと代表モデル、そして紛らわしい他のセグメンテーションとの違いを丁寧に解説します。