【G検定】個人識別符号とは？2つの類型と個人情報保護法での位置づけをわかりやすく解説
2026年6月22日
指紋データやパスポート番号は、それ単体で「個人情報」になる——これを法律上支えているのが個人識別符号という概念です。顔認識など生体データを扱うAIの普及で重要性が増しており、「何が該当し、何が該当しないか」まで整理しておきたいキーワードです。
【G検定】ミニバッチ学習とは？ディープラーニング標準の学習方式とバッチサイズをわかりやすく解説
2026年6月22日
現代のディープラーニングで実際に使われている学習方式は、ほぼこれ一択といってよいのがミニバッチ学習です。「なぜ全データでも1件ずつでもなく、小分けが標準になったのか」——その理由を、バッチサイズの調整やGPUとの相性まで含めて解説します。
【G検定】仮名加工情報とは？匿名加工情報との違いと社内データ活用のルールを解説
2026年6月22日
仮名加工情報は、個人情報保護法が用意した「データ活用と保護のバランス」のための仕組みです。似た名前の匿名加工情報との違いは、G検定の法律分野で最も狙われやすい対比のひとつ。「どこまで加工するか」「何に使えるか」の2軸で整理すれば、確実に区別できるようになります。
【G検定】バッチ学習とは？訓練データ全体で重みを更新する仕組みと長所・短所をわかりやすく解説
2026年6月22日
ニューラルネットワークの重みを更新するとき、「1回の更新にどれだけのデータを使うか」にはいくつかの流儀があります。その中で最も基本となるのが、訓練データを丸ごと全部使って更新するバッチ学習です。勾配降下法の教科書的な出発点として、まずここから理解しましょう。
【G検定】ハイパーパラメータとは？パラメータとの違いと調整手法をわかりやすく解説
2026年6月22日
学習率、バッチサイズ、エポック数——ディープラーニングの解説に必ず登場するこれらの設定値をまとめて「ハイパーパラメータ」と呼びます。モデルが自動で学習する「パラメータ」との違いは、G検定の頻出ポイントです。