【G検定】k-分割交差検証とは？仕組みとホールドアウト法との違いを解説
2026年6月5日
機械学習モデルの性能評価で「たまたま分け方が良かっただけ」の好成績に騙されないためには、どうすればよいでしょうか。その定番の答えがk-分割交差検証です。この記事では、データをk個に分割して検証を繰り返す仕組みと、ホールドアウト法との違いを解説します。
【G検定】Visual Question Answering(VQA)とは？画像への質問に答えるAIを解説
2026年6月5日
写真を見せて「この写真に犬は何匹いますか?」と尋ねると、AIが「2匹です」と答える——これがVisual Question Answering(VQA)です。画像理解と言語理解の両方が必要な、コンピュータビジョンと自然言語処理の融合を象徴するタスクとして、G検定のマルチモーダル分野で頻出します。
【G検定】SARSAとは？Q学習との違い(オンポリシー型)をわかりやすく解説
2026年6月5日
強化学習の価値ベース手法といえばQ学習が有名ですが、試験ではもう1つの代表格であるSARSAとの違いが問われます。名前の由来からQ学習との更新式の違い、オンポリシー/オフポリシーという分類まで、SARSAの要点を整理して解説します。
【G検定】Text-To-Imageとは？文章から画像を生成する技術と代表モデルを解説
2026年6月4日
「夕日に照らされた海辺の灯台」と入力すると、その情景を描いた画像が生成される——Text-To-Imageは、いまの生成AIブームを象徴するタスクです。G検定では、逆方向のImage Captioningとの対比、そしてCLIP・DALL-Eなど関連モデルとの結びつきが問われます。
【G検定】割引率とは？強化学習で将来の報酬を割り引く理由をわかりやすく解説
2026年6月4日
強化学習のエージェントは「将来もらえる報酬の合計」を最大化しようとします。しかし、遠い将来の報酬を目先の報酬とまったく同じ重さで数えてよいのでしょうか。この疑問に答えるのが割引率です。この記事では、割引率の意味と、値の大小でエージェントの行動がどう変わるかを解説します。