【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。
【G検定】協調フィルタリングとは？レコメンドの仕組みとコールドスタート問題を解説
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」——ECサイトでおなじみのこの表示の裏側で動いているのが協調フィルタリングです。コールドスタート問題という弱点、コンテンツベースフィルタリングとの違いまで、レコメンドの基本をまとめて理解しましょう。
【G検定】連続値制御とは？DQNが使えない連続行動空間とActor-Critic・SACをわかりやすく解説
2026年5月30日
「右に曲がる/左に曲がる」なら選択肢は2つ。でも「ハンドルを何度切るか」なら選択肢は無限にあります。ロボットの関節や車の速度のように、行動が連続的な数値になる強化学習の問題が「連続値制御」です。DQNのような離散行動向けの手法がそのまま使えないため、Actor-Critic法やSACといった専用のアプローチが発展してきました。
【G検定】ウォード法とは？階層ありクラスタリングとデンドログラムをやさしく解説
2026年5月30日
データを「近い者同士から順に」まとめていき、最後は全体が1つになるまでの併合の歴史を樹形図に残す——それが階層ありクラスタリングであり、その代表的な手法がウォード法です。k-means法との違い、デンドログラムの読み方まで含めて解説します。