【E資格】検証集合とは｜訓練・検証・テストデータの分割と交差検証法
2026年7月4日
機械学習モデルの真の実力は「学習に使っていないデータ」でしか測れません。この項目では、データを訓練・検証・テストに分割する理由と、限られたデータを有効活用する交差検証の方法を学びます。モデル評価の土台となる、実務でも試験でも必須の知識です。
【G検定】Adversarial Attack(敵対的攻撃)とは？パンダをテナガザルと誤認させる仕組みを解説
2026年7月4日
人間の目にはまったく同じパンダの写真なのに、AIは自信満々に「テナガザル」と答える——。入力データにごく小さな細工を加えてAIの判断を狂わせる攻撃が「Adversarial Attack(敵対的攻撃)」です。AIの安全性とセキュリティを学ぶうえで、最も有名な攻撃手法のひとつです。
【E資格】機械学習の課題を徹底解説｜過剰適合・バイアスとバリアンス・次元の呪い
2026年7月4日
機械学習の目的は、訓練データへのあてはめではなく、未知のデータに対して高い性能を発揮すること(汎化)です。この項目では、過剰適合・過少適合という2大課題を、訓練誤差と汎化誤差、バイアスとバリアンスという枠組みで整理し、対策としての正則化、そして高次元データ特有の問題である次元の呪いを学びます。
【E資格】クラスタリングを徹底解説｜k-means・階層的クラスタリング・ウォード法
2026年7月4日
クラスタリングは、正解ラベルなしでデータを「似たもの同士のグループ(クラスタ)」に分ける教師なし学習の代表的なタスクです。分割型の代表であるk-meansと、併合の過程を木構造で表す階層的クラスタリングの2系統を押さえることがこの項目の目標です。
【G検定】変分オートエンコーダ(VAE)とは？確率でデータを生成する仕組みをわかりやすく解説
2026年7月3日
「データを圧縮して復元する」オートエンコーダに確率の考え方を持ち込むと、見たことのない新しいデータを生み出せる「生成モデル」に生まれ変わります。それが変分オートエンコーダ(VAE)です。GANと並ぶ代表的な生成モデルとして、G検定でも頻出のキーワードです。