【G検定】マルコフ決定過程(MDP)とは？マルコフ性と強化学習の定式化を解説
2026年6月4日
強化学習の教科書がQ学習や方策勾配法を語れるのは、その前提として問題を数学の土俵に載せる「型」があるからです。それがマルコフ決定過程(MDP)です。この記事では、鍵となる「マルコフ性」の意味から、MDPが強化学習をどう定式化するのかまでを解説します。
【G検定】Image Captioningとは？画像を自然言語で説明するAI技術をわかりやすく解説
2026年6月4日
犬の写真を入力すると「公園で遊ぶ茶色の犬」という文章が返ってくる——画像の内容を言葉で説明するこの技術がImage Captioning(画像キャプション生成)です。G検定のマルチモーダル分野では、逆方向のText-To-Imageとペアで問われる代表的タスクです。
【G検定】Flamingoとは？少数の例示で学ぶDeepMindの視覚言語モデルを解説
2026年6月4日
たった数個のお手本を見せるだけで、画像への質問応答もキャプション生成もこなしてしまう——それがDeepMindの視覚言語モデルFlamingoです。G検定では「few-shot learningに特化した視覚言語モデル」という一言の定義と、CLIPなど他のマルチモーダルモデルとの違いが問われます。
【G検定】方策勾配法とは？方策を直接学習するアプローチをわかりやすく解説
2026年6月4日
強化学習には「価値を学んで間接的に行動を決める」道と、「行動の選び方そのものを直接鍛える」道があります。方策勾配法は後者の代表で、ロボット制御のように選択肢が無数にある問題で真価を発揮します。価値ベースとの対比で理解していきましょう。
【G検定】バンディットアルゴリズムとは？活用と探索のバランスを取る手法群を解説
2026年6月4日
どのスロットマシンが当たりやすいか分からないカジノで、限られた手持ちのコインをどう使えば儲けを最大にできるか——この問題設定から生まれたのがバンディットアルゴリズムです。強化学習の核心「活用と探索」を最も純粋な形で学べるキーワードです。