【G検定】標準偏差とは？分散との違いと偏差値のしくみを計算例つきでやさしく解説
平均点が同じ60点のテストでも、「全員が60点前後」のクラスと「20点と100点に割れている」クラスでは中身がまったく違います。この「ばらつきの大きさ」を、元のデータと同じ単位で表してくれるのが標準偏差です。計算手順、分散との関係、偏差値や正規分布の68%・95%ルールとのつながりまで、計算例つきで解説します。
【G検定】確率的勾配降下法(SGD)とは？ランダム抽出で学習を効率化する仕組みを解説
ディープラーニングの学習を支える最も基本的な最適化アルゴリズムが確率的勾配降下法（SGD: Stochastic Gradient Descent）です。「確率的」という言葉の意味と、全データを使う勾配降下法との違いがわかれば、AdamやRMSpropなど後続の手法を理解する土台もできあがります。
【G検定】外れ値とは？四分位範囲・3σによる検出と対処の考え方をやさしく解説
平均年齢を計算したら、1人の入力ミス「年齢250歳」のせいで結果が台無しに——データ分析の現場でよくある事故です。他の値から極端に離れた値、それが外れ値です。外れ値はどう見つけるのか、見つけたら消してよいのか、平均値や機械学習モデルにどんな影響を与えるのかを、検出方法(四分位範囲・3σルール)とあわせて解説します。
【G検定】学習率とは？大きすぎ・小さすぎの問題と減衰・CLRをわかりやすく解説
ディープラーニングの調整項目の中でも、結果への影響が特に大きいのが学習率です。「大きすぎると発散、小さすぎると進まない」という性質は試験でも実務でも必ず押さえるべき基本です。この記事では、学習率の役割と、学習の進行に合わせて値を変える調整テクニックまでを解説します。
【G検定】二項分布とは？コイン投げで学ぶ「成功回数」の確率分布を計算例つきで解説
コインを10回投げたら表は何回出るでしょうか。5回が一番ありそうですが、4回や6回もよく起こり、0回や10回はめったに起きません。この「成功か失敗かの試行を繰り返したときの成功回数」の確率をきちんと計算できるようにしたのが二項分布です。ベルヌーイ分布との関係、期待値と分散、正規分布への近づき方まで計算例つきで解説します。