【G検定】DeepLabとは？Atrous畳み込みとASPPで進化したセグメンテーションモデルを解説
2026年7月7日
画像を「ピクセル単位」で塗り分けるセマンティックセグメンテーション。その代表的モデルがGoogleのDeepLabシリーズです。この記事では、核となる膨張(Atrous)畳み込みの仕組みと、v1からv3+までの進化の流れを解説します。
【E資格】確率的削除による正則化｜ドロップアウトとドロップコネクトの違い
2026年7月7日
学習中にネットワークの一部をランダムに無効化することで過剰適合を防ぐ正則化手法を学ぶ項目です。ユニットを削除するドロップアウトと、結合(重み)を削除するドロップコネクトの仕組みと違いを理解します。
【G検定】気候変動とは？AIが果たす役割と環境負荷の両面をわかりやすく解説
2026年7月7日
気候変動は環境問題のキーワードですが、G検定では「AIと気候変動がどう関わるのか」という視点で出題されます。AIは気候変動の予測や対策を支える強力なツールである一方、AI自身が大量の電力を消費する存在でもあります。この両面を整理していきましょう。
【G検定】AlexNetとは？ReLU・ドロップアウト・GPUで画像認識を変えた革命的CNNを解説
2026年7月7日
2012年、画像認識の世界を一夜にして塗り替えたモデルがあります。ディープラーニングブームの起点として必ず出題されるAlexNetです。この記事では、圧勝の数字と、それを支えた3つの技術的工夫(ReLU・GPU・ドロップアウト)を解説します。
【G検定】フィルターバブルとは？アルゴリズムが作る「情報の泡」をわかりやすく解説
2026年7月6日
検索結果もおすすめ動画も、あなた専用に最適化されている——便利なその仕組みが、気づかぬうちにあなたを「泡」の中に閉じ込めているとしたら。フィルターバブルは、パーソナライズの副作用として異なる情報から遮断される問題で、G検定ではエコーチェンバーとの区別が最大の論点です。