【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。
【生成AIニュースメモ】Anthropic、Claude内部の思考領域「J-space」を発見(2026/7/7)
2026年7月7日
Anthropicは2026年7月6日、Claudeのような言語モデルの内部に、人間の「意識的にアクセスできる思考」に似た特別な役割を果たす神経活動パターンの集まり「J-space」が存在するとする研究論文を公開しました。J-spaceは特定の語に対応する内部表現の集合で、モデルが言葉を出力せずに概念について考えることを可能にします。同社が設計したものではなく訓練の過程で自然に出現したもので、神経科学のグローバルワークスペース理論と対応づけて分析されています。
【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。
【G検定】Rotate(回転)とは？画像を回して増やすデータ拡張の仕組みと使いどころを解説
2026年7月6日
同じ被写体でも、カメラがわずかに傾けば写り方は変わります。その「傾き」をあらかじめ学習させておくのが、データ拡張の基本手法Rotate(回転)です。この記事では、回転がなぜ効くのか、角度の決め方、Flipとの違いまでを解説します。
【E資格】パラメータノルムペナルティー｜L1正則化・L2正則化とweight decay
2026年7月6日
損失関数に重みの大きさ(ノルム)に応じたペナルティ項を加えることで過剰適合を抑える正則化手法を学ぶ項目です。L1正則化とL2正則化の効き方の違い、およびweight decayとの関係を理解します。