【G検定】UCB方策とは？不確かさを味方につける探索の仕組みをわかりやすく解説
2026年6月3日
「まだよく知らない選択肢ほど、期待を込めて試してみる」——UCB方策は、この楽観的な発想を数式にした行動選択のルールです。ランダムに探索するε-greedy方策との違いを軸に、仕組みを丁寧に見ていきましょう。
【G検定】破壊的忘却とは？新しい学習で過去の知識を失う現象と3つの対策を解説
2026年6月3日
「ぶどう」の見分け方を新しく教えたら、それまで見分けられていた「りんご」と「みかん」がわからなくなった——ニューラルネットワークにはこんな困った性質があります。これが破壊的忘却です。この記事では、その仕組みと代表的な対策を整理します。
【G検定】事前学習済みモデルとは？ResNet・BERTに学ぶ「再利用」の考え方を解説
2026年6月3日
現在のAI開発では、モデルをゼロから作ることはむしろ少数派です。すでに大規模データで訓練された「できあいのモデル」を土台に使う——この土台となるモデルが事前学習済みモデルです。この記事では、その意義と活用の流れを解説します。
【G検定】Q学習とは？Q値の更新式からDQN・Rainbowまでわかりやすく解説
2026年6月3日
Q学習は、強化学習の価値関数ベースを代表する学習法で、のちのDQNやRainbowといった深層強化学習ブームの土台になった超重要キーワードです。この記事では、Q値の更新の仕組みを具体的な数値例つきで理解し、DQN系の発展手法まで整理します。
【G検定】自己教師あり学習とは？ラベルなしデータから学ぶ仕組みをやさしく解説
2026年6月3日
ラベル付け作業はAI開発の大きなボトルネックです。もしラベルのないデータだけで学習できたら——それを実現するのが自己教師あり学習です。この記事では、「データ自身が教師になる」という発想の仕組みと、転移学習・ファインチューニングとのつながりを解説します。