【G検定】文章生成とは？RNN・LSTMからTransformer・GPTへの進化を解説
2026年6月2日
ChatGPTのように自然な文章を書くAIは、どんな仕組みで文章を「生成」しているのでしょうか。この記事では、文章生成の基本原理「次の単語を予測する」と、RNN・LSTMからTransformerへの技術の進化を整理します。
【G検定】トピックモデルとは？文書を複数の話題に分類する教師なし学習を解説
2026年6月2日
1本のニュース記事が「政治の話でもあり、経済の話でもある」ことは珍しくありません。データを1つのグループに割り当てる従来のクラスタリングでは、この「複数の顔」を表現できません。それを可能にするのがトピックモデルです。k-means法との違い、LDAとの関係が試験の急所になります。
【G検定】敵対的生成ネットワーク(GAN)とは？生成器と識別器の敵対学習を解説
2026年6月2日
「贋作者と鑑定士が腕を競い合ううちに、贋作が本物と見分けがつかなくなる」——この例えで有名なのが敵対的生成ネットワーク(GAN)です。この記事では、生成器と識別器の敵対学習の仕組みを、課題(モード崩壊など)まで含めて正確に解説します。
【G検定】特異値分解（SVD）とは？行列を3つに分ける仕組みと応用を解説
2026年6月1日
データを行列として眺めると、その中には「本質的な構造」と「細かなノイズ」が混ざっています。特異値分解（SVD）は、任意の行列を3つの行列の積に分解して、この構造を取り出す線形代数の手法です。次元削減やレコメンドシステムを支える縁の下の力持ちとして、G検定でも名前と役割が問われます。
【G検定】画像生成とは？GANとVAEの仕組みの違いをわかりやすく解説
2026年6月1日
実在しない人物の顔写真や、文章から描き出されるイラスト——AIが画像を「作る」技術が画像生成です。この記事では、代表手法であるGANとVAEの仕組みの違いを軸に、画像生成の全体像を整理します。