【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。
【G検定】フェイクニュースとは？生成AIが加速させる偽情報の脅威と実例を解説
2026年7月5日
偽の情報が本物のニュースの顔をして拡散し、選挙を揺さぶり、巨額詐欺の道具になる——。フェイクニュースは昔からある問題ですが、AIの進化によって「作る手間」と「見破る難しさ」が一変しました。G検定ではAIの悪用と民主主義への影響、両方の文脈で問われるキーワードです。
【G検定】noising(ノイジング)とは？ノイズを加えて頑健にするデータ拡張をわかりやすく解説
2026年7月5日
きれいなデータばかりで学習したモデルは、現実の「汚れた」データに弱くなりがちです。そこで、学習データにわざとノイズを混ぜて鍛えるのがnoising(ノイジング)です。画像にもテキストにも使える汎用的なデータ拡張手法で、特に自然言語処理での有効性がG検定の押さえどころです。