【G検定】デンドログラムとは？階層的クラスタリングの樹形図の読み方を解説
2026年6月1日
階層的クラスタリングの結果は、木の枝のような1枚の図に集約されます。それがデンドログラム（樹形図）です。データがグループ化されていく過程を可視化し、クラスタ数の決定にも役立つこの図は、G検定で「階層的クラスタリングとセット」で問われる定番キーワードです。
【G検定】音声生成とは？WaveNetとTacotronの違いと音声合成の仕組みを解説
2026年6月1日
スマートスピーカーの応答やカーナビの案内音声は、いまやほとんど機械が「作った」声です。この記事では、ディープラーニングによる音声生成の仕組みと、代表モデルWaveNet・Tacotronの違いを整理します。
【G検定】多次元尺度構成法（MDS）とは？距離の情報から「地図」を描く可視化手法
2026年6月1日
「AとBは似ている、AとCはあまり似ていない」——そんな距離・類似度の情報だけから、対象同士の位置関係を平面上の地図のように描き出すのが多次元尺度構成法（MDS）です。主成分分析と並ぶ可視化・次元削減の手法として、G検定でも名前と役割の対応が問われます。
【G検定】Pix2Pixとは？ペア画像で学ぶ画像変換GANをCycleGANとの違いから解説
2026年6月1日
「白黒写真をカラーにする」「線画を写真のようにする」——こうした画像から画像への変換を実現する代表的なモデルがPix2Pixです。この記事では、Pix2Pixの仕組みと、試験で並べて問われやすいCycleGANとの違いをわかりやすく解説します。
【G検定】潜在的ディリクレ配分法（LDA）とは？文書からトピックを推定する仕組みを解説
2026年6月1日
大量の文書を読まずに「何の話題について書かれているか」を機械に見つけさせる——それを可能にするのが潜在的ディリクレ配分法（LDA）です。トピックモデルの代表手法として、G検定では名前・略称・役割の対応が問われます。難しそうな名前の中身を、順番にほどいていきましょう。