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【G検定対策】教師なし学習の代表格！クラスタリングを図解で徹底解説
「たくさんのデータの中に、何か法則やグループ分けのヒントが隠されているかも…？」 そう考えたときに役立つのが、クラスタリングという技術です。クラスタリングは、AI・データサイエンスの基礎知識を問うG検定においても、教師なし学習の代表的な手法と... -
【G検定対策】もう怖くない！機械学習の「プルーニング」を図解で完全攻略
「よし、機械学習モデルを学習させたぞ！…あれ、なんだかモデルが複雑すぎるかも？」 「精度は高いんだけど、新しいデータだと全然当たらない…これって過学習？」 「G検定の勉強で『プルーニング』って言葉が出てきたけど、いまいちピンとこない…」 G検定... -
【G検定対策】多クラス分類とは？基本から手法、評価指標まで徹底解説！
こんにちは！G検定の合格を目指して学習中の皆さん、そして機械学習の世界に足を踏み入れた皆さん。今回は、機械学習、特に教師あり学習の中でも非常に重要な「多クラス分類」について、基本から応用まで徹底的に解説していきます。 「多クラス分類って、... -
G検定合格へ一直線！AdaBoost（アダブースト）を徹底解説【仕組み・違い・対策】
「G検定の勉強、アンサンブル学習で手が止まっていませんか？」 「AdaBoostって名前は聞くけど、いまいち仕組みが分からない…」 「バギングと何が違うの？と聞かれたら、自信がない…」 もし、あなたがこのように感じているなら、この記事はきっと役に立ち... -
G検定対策の決定版！重回帰分析をゼロから徹底解説【初心者脱出】
G検定の合格を目指す皆さん、こんにちは！データ分析やAIの基礎知識が問われるG検定において、「重回帰分析」は避けて通れない重要なテーマの一つです。 「統計学の知識は少しあるけど、重回帰分析は難しそう…」 「単回帰分析との違いがよくわからない…」 ... -
その相関、本当に信じて大丈夫？教師あり学習に潜む「疑似相関」の罠と対策
はじめに：データから真実を見抜くために データ分析をしていると、「おおっ！」と思わず声が出るような、面白い相関関係を見つけることがありますよね。「サイトの滞在時間が長いユーザーほど、購入率が高い」「広告のクリック数が増えると、売上が... -
【G検定対策】隠れ層はなぜ重要？ニューラルネットワークの「脳」を徹底解説
G検定の学習を進める中で、「ニューラルネットワーク」や「ディープラーニング」といったキーワードに触れる機会は多いでしょう。これらの技術を理解する上で、避けて通れないのが「隠れ層（Hidden Layer）」の存在です。しかし、「隠れ層がなぜ必要なのか... -
複雑な未来を読む羅針盤！ベクトル自己回帰モデル(VAR)を徹底解説【G検定対策】
「GDPとインフレ率、失業率…これらの経済指標って、お互いに関係しあいながら動いている気がするけど、どうやって分析・予測すればいいんだろう？」 「G検定の勉強でVARモデルって出てきたけど、いまいち掴みどころがない…」 そんな悩みを持つG検定受験者... -
【G検定対策】誤差逆伝播法を図解で完全マスター！AI学習の心臓部を理解する
G検定の学習を進める中で、「誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）」という言葉を目にする機会は多いでしょう。これは、ニューラルネットワーク、ひいては深層学習が「学習」を行う上で、まさに心臓部とも言える極めて重要なアルゴリズムです。 「なん... -
【G検定対策にも！】ソフトマックス関数とは？初心者向けに仕組み・使い方・実装を徹底解説
「AIが画像に写っているものを当てる」「迷惑メールを自動で振り分ける」…こうした技術の裏側では、「分類」というタスクが動いています。そして、その分類タスク、特に複数の選択肢の中から1つを選ぶ「多クラス分類」において、非常に重要な役割を果たし...
