【G検定】AlexNetとは？ReLU・ドロップアウト・GPUで画像認識を変えた革命的CNNを解説
2026年7月7日
2012年、画像認識の世界を一夜にして塗り替えたモデルがあります。ディープラーニングブームの起点として必ず出題されるAlexNetです。この記事では、圧勝の数字と、それを支えた3つの技術的工夫(ReLU・GPU・ドロップアウト)を解説します。
【G検定】フィルターバブルとは？アルゴリズムが作る「情報の泡」をわかりやすく解説
2026年7月6日
検索結果もおすすめ動画も、あなた専用に最適化されている——便利なその仕組みが、気づかぬうちにあなたを「泡」の中に閉じ込めているとしたら。フィルターバブルは、パーソナライズの副作用として異なる情報から遮断される問題で、G検定ではエコーチェンバーとの区別が最大の論点です。
【G検定】Rotate(回転)とは？画像を回して増やすデータ拡張の仕組みと使いどころを解説
2026年7月6日
同じ被写体でも、カメラがわずかに傾けば写り方は変わります。その「傾き」をあらかじめ学習させておくのが、データ拡張の基本手法Rotate(回転)です。この記事では、回転がなぜ効くのか、角度の決め方、Flipとの違いまでを解説します。
【G検定】エコーチェンバーとは？同じ意見だけが反響する現象とフィルターバブルとの違い
2026年7月6日
SNSを開くと、自分と同じ意見ばかりが流れてくる。「みんなそう思っている」と確信が深まる——実は、その「みんな」は社会のごく一部かもしれません。エコーチェンバーは、同じ意見が反響し合って増幅される情報環境の問題で、G検定では民主主義への影響とフィルターバブルとの区別が問われます。
【G検定】Random Flipとは？画像を反転するデータ拡張の効果と注意点をわかりやすく解説
2026年7月6日
猫の写真を左右反転しても、猫は猫のままです。この当たり前の性質を利用して学習データを2倍に増やせるのが、データ拡張の定番Random Flipです。この記事では、水平反転と垂直反転の使い分けと「反転してはいけない画像」まで解説します。