【G検定まとめ2026】11.ニューラルネットワークとディープラーニング新着!!
2026年5月4日
📝 試験項目 ニューラルネットワークの基礎的な知識を理解する ニューラルネットワークとディープラーニングの関係を説明できる ディープラーニングの学習に必要なデータ量や計算リソースについて理解し、ディープラ […]
【G検定まとめ2026】10.モデルの選択・評価新着!!
2026年5月3日
📝 試験項目 基本的なモデルの選択基準、評価方法並びに評価指標を理解する 訓練誤差と汎化誤差の違いを説明できる データの量や目的に応じて、汎化性能を推定する検証方法を適切に選択できる 汎化性能の悪化につな […]
【G検定まとめ2026】9.強化学習新着!!
2026年5月3日
📝 試験項目 強化学習の基本概念を理解する 強化学習と、教師あり学習および教師なし学習との差異を説明できる 価値関数の学習と、方策の学習の2つの代表的なアプローチを理解する 各アプローチに属する代表的な強 […]
【G検定まとめ2026】8.教師なし学習新着!!
2026年5月3日
📝 試験項目 教師なし学習には、特徴量のみが必要であることを理解する 教師なし学習における、分析対象に応じた問題の種類を列挙・説明できる 代表的な教師なし学習モデルの基本概念を理解する 目的やデータの特性 […]
【G検定まとめ2026】7.教師あり学習新着!!
2026年5月3日
📝 試験項目 教師あり学習には、特徴量と教師データのペアが必要であることを理解する 教師あり学習における、分析対象に応じた問題の種類を列挙・説明できる 代表的な教師あり学習モデルの基本概念を理解する 目的 […]