【G検定】L0正則化とは？非ゼロパラメータの「個数」に課すペナルティを解説
2026年6月15日
L1・L2正則化に比べると影が薄いものの、「なぜ実際にはL1が使われるのか」を理解する鍵になるのがL0正則化です。ペナルティの考え方としては最も直感的なこの手法を、初心者向けに解説します。
【G検定】移動平均とは？時系列データのノイズをならす平滑化の基本をわかりやすく解説
2026年6月15日
毎日の売上や株価のグラフはギザギザに揺れていて、そのままでは傾向がつかめません。そこで「直近の数日分を平均した値」を毎日ずらしながら計算していくと、ノイズがならされて大きな流れが見えてきます。これが移動平均です。本記事では、移動平均の仕組み、窓の幅による見え方の違い、単純移動平均と指数移動平均の使い分けをやさしく解説します。
【G検定】平均二乗誤差関数（MSE）とは？回帰の定番損失関数と外れ値への注意点
2026年6月14日
「予測がどれくらい外れたか」を測る最も基本的な物差しが平均二乗誤差関数（MSE）です。回帰問題の損失関数の定番であり、G検定でも交差エントロピーとの使い分けが問われやすい重要キーワードです。
【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。