【G検定】t-SNEとは？高次元データを2次元に可視化する次元削減アルゴリズムを解説
2026年5月30日
何百次元もあるデータの「散らばり具合」を、人間の目で見える2次元の散布図にしてくれる——それがt-SNE(ティー・スニー)です。「tは何のt?」「PCAと何が違う?」というG検定頻出の疑問に答えながら、仕組みのイメージをつかみましょう。
【G検定】k-means法とは？クラスタ数kを決めてグループ化する仕組みをやさしく解説
2026年5月30日
正解ラベルのないデータの山から、「似た者同士のグループ」を自動で見つけ出す——教師なし学習の代表タスク「クラスタリング」で、最も基本となる手法がk-means法です。名前の由来である「k」と「means(平均)」の意味がわかれば、仕組みは驚くほどシンプルです。
【G検定】マルチエージェント強化学習(MARL)とは？協調と競合を学ぶAIをわかりやすく解説
2026年5月30日
サッカーは1人ではできません。味方と連携し、相手の作戦を読み合うからこそ難しく、面白いのです。AIの世界でも同じで、複数のAIエージェントが同じ環境で学び合う「マルチエージェント強化学習」は、1体だけの強化学習にはない独特の難しさと可能性を持っています。OpenAI FiveやAlphaStarといった有名AIの土台になった考え方です。
【G検定】ロジスティック回帰とは？名前は回帰でも分類のアルゴリズム！仕組みをやさしく解説
2026年5月30日
「回帰」という名前なのに、解くのは分類問題——ロジスティック回帰は、G検定で最も引っかけに使われやすいキーワードの1つです。線形回帰との関係、シグモイド関数の役割、ソフトマックス関数への拡張まで、名前の紛らわしさごと整理して解説します。
【G検定】報酬成形(Reward Shaping)とは？疎な報酬を補う中間報酬の設計をわかりやすく解説
2026年5月30日
「ゴールしたら100点、それ以外は0点」——このルールだけで複雑な課題を学ばせようとすると、エージェントは最初の1点にたどり着く前に迷子になってしまいます。報酬成形(Reward Shaping)は、最終目標までの道のりに「中間報酬」という道しるべを置いて学習を導く手法です。強化学習を実務に使ううえで避けて通れない、報酬設計の中心的なキーワードです。