G検定6.1 プロジェクトの進め方（PoC、MLOps、CRISP-DM/ML）
ディープラーニングを実務に導入する際、研究段階の技術をそのまま活用することは難しい場合が多いです。そ...
検定
G検定 G検定5.9 モデルの軽量化（蒸留、量子化、エッジAI）
ディープラーニングモデルは年々巨大化し、性能は向上しましたが、同時に 計算資源・消費電力・推論時間 ...
G検定5.8 モデルの解釈性（SHAP、LIME、Grad-CAM、XAI）
ディープラーニングは高性能ですが、「なぜその予測をしたのか」 が分かりにくい「ブラックボックス問題」...
G検定5.7 マルチモーダル（CLIP、DALL·E、基盤モデル）
人間は「視覚・聴覚・言語」など複数の感覚を統合して世界を理解しています。ディープラーニングにおいても...
G検定5.6 転移学習・ファインチューニング（事前学習モデル、破壊的忘却など）
ディープラーニングは高性能ですが、通常は 大量のデータと計算資源 が必要です。この制約を緩和し、少な...
G検定5.5 データ生成（GAN、Diffusion、NeRFなど）
ディープラーニングは「認識」だけでなく、「生成」分野でも大きな進歩を遂げています。画像、音声、動画、...