【G検定】CBOWとは？word2vecの学習方式とSkip-Gramとの違いをわかりやすく解説
2026年5月21日
「単語の意味を数値ベクトルで表す」——現代の自然言語処理を支えるこのアイデアを一気に広めたのがword2vecで、その学習方式の1つがCBOWです。この記事では、CBOWがどうやって単語の意味を学ぶのか、そして対をなすSkip-Gramや、名前の似たBoWとの違いを解説します。
【G検定】BoW(Bag-of-Words)とは？単語の出現回数で文書をベクトル化する手法を解説
2026年5月21日
機械学習は数値しか扱えないのに、文章はただの文字列——このギャップを埋める最も基本的な方法がBoW(Bag-of-Words)です。仕組みは「単語を数えるだけ」と拍子抜けするほどシンプルですが、その割り切りと限界を正しく理解することが、後のword2vecやBERTを学ぶ土台になります。
【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。