【G検定】CPUとは？ムーアの法則の限界とディープラーニングに専用チップが必要な理由
2026年6月10日
ディープラーニングの話題ではGPUやTPUが主役のように語られますが、その前提としてまず理解すべきなのがCPUです。G検定でCPUが問われるときの核心は「コンピュータ全般を担う汎用プロセッサでありながら、なぜディープラーニングの計算には向かないのか」、そして「ムーアの法則の限界」という時代背景です。この記事はその2点を軸に解説します。
【G検定】Jupyter Notebookとは？セル単位で実行できる対話型開発環境を解説
2026年6月10日
データ分析や機械学習の現場で、事実上の標準ツールになっているのがJupyter Notebookです。コードを書いて、すぐ結果を見て、気づきをメモして——という試行錯誤を1つの画面で完結できます。G検定では「セル単位の対話的実行」「コードと文書の一体化」という特徴を押さえれば十分に対応できます。
【G検定】ホールドアウト検証とは？データ分割による汎化性能評価の基本を解説
2026年6月10日
学習に使ったデータでモデルをテストしても、本当の実力はわかりません。そこで登場するのが、データの一部を最初から「テスト用」として取り分けておくホールドアウト検証です。汎化性能を評価するもっとも基本的な手法で、G検定ではk-分割交差検証との違いが定番の論点になります。
【G検定】Dockerとは？コンテナでAI開発環境を揃える仕組みをやさしく解説
2026年6月10日
「自分のPCでは動いたのに、本番サーバーでは動かない」——ソフトウェア開発の古典的な悩みです。AI開発ではライブラリやフレームワークの依存関係が複雑なため、この問題はさらに深刻になります。Dockerは、環境ごとパッケージにして持ち運ぶ「コンテナ」でこれを解決するプラットフォームです。
【G検定】CRISP-MLとは？CRISP-DMを機械学習向けに拡張した6フェーズを解説
2026年6月10日
機械学習のモデルは「作って納品したら終わり」にできません。運用が始まった後もデータは変化し、モデルの性能は放っておくと劣化していきます。この機械学習ならではの事情をプロセスモデルに組み込んだのがCRISP-MLです。G検定では「CRISP-DMとどこが違うか」が最大の論点になります。