【G検定】オンライン学習とは？逐次データでモデルを更新し続ける仕組みを解説
2026年6月19日
機械学習のモデルは「一度作ったら終わり」ではありません。データが次々と流れ込んでくる環境では、新しいデータでモデルを更新し続けるオンライン学習という方式が活躍します。この記事では、まとめて学習するバッチ学習との違いを軸に、オンライン学習の仕組みと使いどころを解説します。
【G検定】度数分布とは？階級・度数・ヒストグラムでデータの全体像をつかむ方法を解説
2026年6月19日
100人分のテストの点数をずらっと眺めても、全体の傾向はつかめません。「60点台は何人、70点台は何人」と区間ごとに数えて整理すれば、一気にデータの姿が見えてきます。この整理法が度数分布です。階級・度数といった基本用語から、度数分布表の作り方、ヒストグラムによる可視化まで丁寧に解説します。
【G検定】エポックとは？学習の周回数と過学習を防ぐエポック数の決め方を解説
2026年6月19日
「エポック数を10に設定して学習する」のように、ディープラーニングの現場で毎日のように登場する単位がエポックです。この記事では、エポックが表す「データ全体の周回」という意味と、エポック数を増やしすぎると過学習に陥るという実務上の急所を中心に解説します。
【G検定】イテレーションとは？パラメータ更新1回の単位とエポックとの違いを解説
2026年6月19日
ディープラーニングの学習は「少しずつ何度も繰り返す」ことで進みますが、その繰り返しの最小単位がイテレーションです。エポックとの違いは試験でも定番の論点なので、この記事で「1回のイテレーションで何が起きるのか」を土台からしっかり押さえましょう。
【G検定】中央値とは？平均値・最頻値との違いと外れ値に強い理由をやさしく解説
2026年6月19日
「平均年収」と聞いて実感とずれを感じたことはありませんか。ごく一部の高所得者が平均を押し上げるため、「真ん中の人」の実態は平均値では見えにくいのです。そこで活躍するのが、データを並べたときのちょうど真ん中の値——中央値です。求め方、外れ値に強い理由、平均値・最頻値との使い分けまで解説します。