【G検定】転移学習とは？学習済みの知識を再利用する仕組みとファインチューニングとの違いを解説
2026年6月14日
深層学習には大量のデータが必要——でも、現場に都合よく大量のラベル付きデータがあるとは限りません。そこで「別のタスクで学習済みのモデルの知識を借りてくる」のが転移学習です。本記事では、転移学習の仕組み、少ないデータで高精度を実現できる理由、混同しやすいファインチューニングとの関係、注意すべき「負の転移」までをやさしく解説します。
【G検定】交差エントロピーとは？分類問題の定番損失関数をわかりやすく解説
2026年6月14日
画像分類でも自然言語処理でも、分類タスクの学習で必ずといってよいほど登場するのが交差エントロピーです。「なぜ分類では二乗誤差ではなくこれを使うのか」まで含めて、初心者向けに解説します。
【G検定】データリーケージとは？モデル性能を過大評価させる情報の漏れをわかりやすく解説
2026年6月14日
「検証では精度95%だったのに、本番では全然当たらない」——機械学習の現場で繰り返し起こるこの怪現象の主犯格がデータリーケージです。本来予測時には手に入らないはずの情報が、こっそり学習に混入してしまう。本記事では、リーケージが起こる典型パターン(目的変数由来の特徴量・前処理での漏れ・時間の漏れ)と防ぎ方をやさしく解説します。
【G検定】サンプリング・バイアスとは？データの偏りがAIを狂わせる仕組みをわかりやすく解説
2026年6月14日
「たくさんデータを集めたのに、AIの予測が実際には全然当たらない」——その原因の定番が、集めたデータそのものの偏り、サンプリング・バイアスです。本記事では、データ収集から学習までの各段階でどのように偏りが入り込むのか、なぜモデルの信頼性を損なうのか、どう防ぐのかをやさしく解説します。
【G検定】カルバック・ライブラー情報量（KLダイバージェンス）とは？分布の差を測る指標を解説
2026年6月14日
「2つの確率分布はどれくらい似ているのか」を数値で表したい——そんなときに使われるのがカルバック・ライブラー情報量です。生成モデルやベイズ推論を学ぶうえで避けて通れない指標を、初心者向けにやさしく解説します。