【G検定】重みとは？ニューラルネットワークが学習する数値パラメータをわかりやすく解説
2026年6月23日
ニューラルネットワークの「学習」とは、突き詰めれば膨大な数の「重み」を調整する作業です。ディープラーニングのあらゆる話題——誤差逆伝播法も、勾配降下法も、初期化も——は、この重みをどう決めるかという一点に集約されます。全結合層の理解の土台となる最重要キーワードです。
【G検定】個人情報とは？個人情報保護法の定義と個人データとの違いを解説
2026年6月23日
「個人情報」は日常でもよく使う言葉ですが、個人情報保護法には明確な定義があり、G検定でもその正確な理解が問われます。この記事では法律上の定義を出発点に、AI活用との関わり、「個人データ」「保有個人データ」との関係までを整理します。
【G検定】ランダムサーチとは？グリッドサーチとの違いとハイパーパラメータ探索をわかりやすく解説
2026年6月22日
学習率やバッチサイズなどのハイパーパラメータを、人手の勘に頼らず自動で探す——その代表的な方法の1つがランダムサーチです。「ランダムに試すだけ」という単純さにもかかわらず、総当たりのグリッドサーチより効率的な場面が多いことで知られています。
【G検定】モーメンタムとは？慣性で学習を加速し鞍点の停滞を防ぐ最適化手法をわかりやすく解説
2026年6月22日
勾配降下法には「谷底に着く前に、平坦な場所で足踏みしてしまう」という弱点があります。これに「慣性」という物理のアイデアで立ち向かったのがモーメンタムです。AdaGradやAdam など現代の最適化手法につながる、系譜の出発点となる重要キーワードです。
【G検定】個人データとは？個人情報・保有個人データとの違いをわかりやすく解説
2026年6月22日
AIの学習や分析には大量のデータが欠かせませんが、そこに人の情報が含まれるとき、個人情報保護法のルールが関わってきます。この記事では、同法の中核概念のひとつ「個人データ」を、「個人情報」「保有個人データ」との関係とあわせて整理します。