【G検定】大域最適解とは？最適化が目指す本当のゴールと到達の難しさを解説
2026年6月21日
最適化アルゴリズムが本来目指しているゴール、それが大域最適解です。定義自体は「すべての中で一番良い解」とシンプルですが、試験で問われるのは「なぜそこへたどり着くのが難しいのか」「たどり着けなくても良いのはなぜか」という周辺の理解です。この記事では、ゴールの定義から到達可能性の話までを整理します。
【G検定】ポアソン分布とは？まれな事象の発生回数を表す確率分布をわかりやすく解説
2026年6月21日
1時間に何件の電話がかかってくるか、交差点で1年に何件の事故が起きるか——「めったに起きないが、たまに起きる」出来事の回数を扱うのがポアソン分布です。「期待値と分散がどちらもλ」というユニークな性質が試験でも狙われる、統計分野の重要キーワードです。
【G検定】早期終了(early stopping)とは？過学習を防ぐ学習の止めどきを解説
2026年6月21日
学習は長く続ければ良いというものではありません。ある時点を過ぎると、モデルは訓練データを丸暗記し始め、未知のデータへの性能はむしろ悪化します。その「悪化が始まる直前」で学習を打ち切るシンプルかつ強力なテクニックが早期終了（early stopping）です。ヒントンが残した有名な言葉や二重降下現象まで、試験に出るポイントを押さえましょう。
【G検定】ベルヌーイ分布とは？成功か失敗かを表す最も基本的な確率分布を解説
2026年6月21日
コイン投げの表か裏か、メールのクリック有無、画像が猫か猫でないか——結果が2通りしかない現象を表すのがベルヌーイ分布です。あらゆる確率分布の中で最もシンプルでありながら、二項分布や機械学習の2値分類の土台になる重要キーワードです。
【G検定】偏相関係数とは？第三の変数の影響を除いた「真の相関」をわかりやすく解説
2026年6月20日
「アイスの売上と水難事故は相関する」——でも本当の原因は気温です。このような「見かけの相関」にだまされないための道具が偏相関係数です。疑似相関とセットで理解すると、統計分野の中でも得点しやすいキーワードになります。