【G検定】Fast R-CNNとは？RoIプーリングで物体検出を高速化した仕組みを解説
2026年7月7日
「画像のどこに何があるか」を見つける物体検出。その初期の主役R-CNNには、遅すぎるという致命的な弱点がありました。CNNの適用を「1回きり」にして劇的に高速化したのが、この記事で解説するFast R-CNNです。鍵となるRoIプーリングまで丁寧に見ていきます。
【E資格】畳み込みニューラルネットワーク(CNN)徹底解説｜フィルタ・パディング・ストライド・プーリング
2026年7月7日
画像認識をはじめ空間構造を持つデータの標準アーキテクチャであるCNNを学ぶ項目です。畳み込み演算の基本要素、効率化のための特別な畳み込み、プーリングまでを一気に整理します。
【G検定】AIとの協働とは？人間とAIが強みを活かし合う働き方をわかりやすく解説
2026年7月7日
「AIに仕事を奪われる」という話題がよく取り上げられますが、労働政策の議論で重視されているのは「AIか人間か」の二者択一ではなく、人間とAIが互いの強みを活かして一緒に働く「協働」という考え方です。G検定では労働政策の文脈で問われるキーワードです。
【E資格】陰的正則化とは｜早期終了・バッチサイズ・学習率の調整が汎化に効く理由
2026年7月7日
損失関数にペナルティ項を加えなくても、学習の止め方や学習の設定そのものが正則化として働くことを学ぶ項目です。早期終了、バッチサイズ、学習率の調整という3つの要素が汎化性能に与える影響を理解します。
【G検定】EfficientNetとは？深さ・幅・解像度の複合スケーリングをわかりやすく解説
2026年7月7日
モデルを大きくすれば精度は上がる――でも、どこをどれだけ大きくするのが正解なのでしょうか。この問いに「深さ・幅・解像度をバランスよく同時に」と答えたのがEfficientNetです。この記事では、その核心である複合スケーリングを解説します。