【E資格】誤差逆伝播法を徹底解説｜連鎖律・デルタ・計算グラフと自動微分
2026年7月6日
誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)は、ニューラルネットワークの全パラメータの勾配を効率よく計算するアルゴリズムであり、深層学習のすべての学習を支えるエンジンです。この項目では、その数学的な核である連鎖律、層ごとの誤差を表すデルタ、そして現代フレームワークの基盤である計算グラフと自動微分を学びます。
【E資格】SGDとモメンタム｜最急降下法・ミニバッチ学習・NAGを解説
2026年7月5日
深層学習の学習とは、損失関数を最小化するパラメータを勾配に沿って探す最適化の過程です。この項目では、最急降下法から確率的勾配降下法(SGD)、そしてモメンタムとNesterov Accelerated Gradientまで、最適化アルゴリズムの基礎を学びます。更新式の計算はE資格の定番問題です。
【G検定】データの来歴とは？AIの透明性を支えるデータ履歴管理をわかりやすく解説
2026年7月5日
このAIの学習データは、いつ・どこで・どうやって集められたのか——。その問いに答えられるかどうかが、AIの信頼性を大きく左右します。データの来歴は、AIの「透明性」を支える土台として、説明可能性・ブラックボックスとセットでG検定に登場するキーワードです。
【G検定】paraphrasing(言い換え)とは？NLPのデータ拡張手法を逆翻訳までわかりやすく解説
2026年7月5日
画像なら反転や回転でデータを増やせますが、文章はそうはいきません。自然言語処理(NLP)でデータを増やす切り札が、この記事で解説するparaphrasing(言い換え)です。4つの代表手法を、G検定初心者の方向けに整理します。
【E資格】活性化関数まとめ｜シグモイド・tanh・ReLU・Leaky ReLU・GELU
2026年7月5日
活性化関数は、ニューラルネットワークに非線形性を与える心臓部です。この項目では、シグモイド・tanh・ReLU・Leaky ReLU・GELUの定義と性質、そして勾配消失問題との関係を学びます。各関数の式・値域・微分はE資格の計算問題の定番です。