【G検定】真陽性（True Positive）とは？評価指標の出発点になる「正しい検出」を解説
2026年6月8日
混同行列の4つのマスの中で、「見つけたいものを正しく見つけられた」ことを表すのが真陽性です。適合率・再現率・F値といった主要な評価指標はすべて真陽性を分子に持ちます。つまり真陽性は、分類モデル評価の「出発点」なのです。
【G検定】宝くじ仮説とは？大きなネットワークに潜む「当たりくじ」をわかりやすく解説
2026年6月8日
巨大なニューラルネットワークの中には、単独で学習しても元と同等の性能を出せる「当たりくじ」の小さなサブネットワークが最初から潜んでいる——2018年にMITの研究者が提唱したこの大胆な主張が「宝くじ仮説」です。モデルの軽量化(枝刈り)と深く結びついた、G検定でも印象に残りやすいキーワードです。
【G検定】蒸留（知識蒸留）とは？教師モデルから生徒モデルへ知識を移す軽量化手法を解説
2026年6月8日
優秀な先生の「考え方」ごと受け継げば、小さな生徒でも先生に近い実力を出せる——大規模で高精度なモデル(教師)の知識を小規模なモデル(生徒)に移して軽量化するのが「蒸留(知識蒸留)」です。G検定ではプルーニング・量子化と並ぶモデル軽量化の3本柱として、ソフトターゲットという独特の仕組みまで問われます。
【G検定】偽陰性（False Negative）とは？「見逃し」の怖さと再現率との関係をわかりやすく解説
2026年6月7日
病気なのに「異常なし」と判定される——分類モデルの誤りの中でも、ときに最も深刻な結果を招くのが偽陰性、つまり「見逃し」です。偽陽性と対をなすこのエラーの意味と、再現率という指標との結びつきを整理しましょう。
【G検定】偽陽性（False Positive）とは？第一種の過誤と適合率との関係をわかりやすく解説
2026年6月7日
「陽性と判定されたのに、実は違っていた」——分類モデルの誤りには2種類あり、その一方が偽陽性です。混同行列の4区分の中でも「誤検出」を表す重要な用語で、適合率の理解にも直結します。まずはここを正確に押さえましょう。