【G検定】事前学習とは？オートエンコーダで勾配消失を防いだ古典手法をわかりやすく解説
2026年7月3日
ディープラーニングが「深くすると学習できない」という壁にぶつかっていた時代、その壁を最初に乗り越える突破口となったのが、オートエンコーダを使った「事前学習」です。現在では主役の座を退いた手法ですが、ディープラーニングの歴史を語るうえで欠かせない、G検定でも定番のキーワードです。
【E資格】サポートベクターマシン(SVM)を徹底解説｜マージン最大化とカーネル法
2026年7月3日
サポートベクターマシン(SVM)は、クラス間の境界を「マージン最大化」という明確な基準で決める教師あり学習の手法です。深層学習が主流になる以前に広く使われた代表的な分類器で、マージンやカーネル法の考え方は機械学習全般の理解に役立ちます。
【E資格】ロジスティック回帰を徹底解説｜シグモイド関数・ロジット・オッズ比の関係
2026年7月3日
ロジスティック回帰は、線形モデルの出力をシグモイド関数で0〜1の確率に変換して分類を行う教師あり学習の手法です。名前に「回帰」とありますが分類のためのモデルであり、ニューラルネットワークの出力層の設計に直結する重要な基礎です。
【G検定】センシティブ属性とは？人種・性別などAIが配慮すべき属性をわかりやすく解説
2026年7月3日
人種、性別、年齢、宗教——これらの属性でAIの判断が左右されたら、それは差別の自動化です。公平性の議論で「守るべき対象」を指し示す言葉がセンシティブ属性です。そして「入力から外せば解決」とはいかないところに、このキーワードの本当の論点があります。
【G検定】β-VAEとは？VAEの基本から潜在変数を解きほぐすβの働きまでを解説
2026年7月3日
生成モデルVAE(変分オートエンコーダ)の目的関数に、たった1つの係数「β」を導入する——それだけのシンプルな拡張で、潜在変数の質を大きく変えたのがβ-VAEです。VAEの基本の仕組みから出発し、βが何を調整しているのか、「生成要因の分離」とは何かを順に理解していきましょう。