【E資格】一般的な確率分布｜確率変数・期待値からベルヌーイ分布・ガウス分布まで
2026年7月18日
この項目では、機械学習を確率の言葉で記述するための基礎概念と、代表的な確率分布を学びます。損失関数の導出や生成モデルの理解など、後続のほぼすべての単元の前提となる内容です。
【E資格】固有値分解・特異値分解を解説｜固有ベクトル・対角化・特異値の基礎
2026年7月18日
この項目では、行列を「意味のある成分」に分解する固有値分解と特異値分解を学びます。主成分分析(PCA)や低ランク近似など、機械学習の重要手法の数学的な裏付けとなる内容です。
【E資格】行列演習の基礎｜行列・テンソルの積、アダマール積、ランクを解説
2026年7月18日
この項目では、深層学習のあらゆる計算の土台となる行列・テンソルの演算を学びます。ニューラルネットワークの順伝播は行列積の繰り返しであり、逆伝播では行列に対する勾配計算が登場するため、確実に押さえておきたい基礎です。
【G検定】カーネルトリックとは？線形分離不可能なデータを分ける仕組みをわかりやすく解説
2026年7月18日
カーネルトリックは、直線では分けられないデータを「次元を上げた世界」で分けられるようにする、サポートベクターマシン（SVM）の切り札です。トリック（からくり）という名前のとおり、高次元の計算をまともにやらずに済ませる巧妙な仕掛けがあります。カーネルとセットで問われる頻出キーワードです。
【G検定】カーネルとは？SVMを支えるカーネル法の考え方をわかりやすく解説
2026年7月18日
カーネルは、サポートベクターマシン（SVM）などで活躍する「データ同士の類似度を測る関数」です。直線では分けられないデータを、高次元の世界に持ち込んで分けられるようにする——その計算を現実的なコストで実現する鍵がカーネルです。名前は難しそうですが、役割を押さえれば一気に理解できます。