【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。
【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。