G検定7.2 確率分布（二項分布、正規分布、ポアソン分布など）
AIや機械学習では、データの背後にある確率的性質を理解することが不可欠です。確率分布は「不確実性を数...
G検定 G検定7.1 基本統計（平均・分散・標準偏差・相関係数）
統計学はAI・機械学習を理解するための基盤です。データの代表値やばらつき、データ間の関係性を把握する...
G検定6.2 データの収集・加工・分析（アノテーション、オープンデータセット、データリーケージ）
ディープラーニングの性能は データの質と量 に大きく依存します。そのため、データの収集・加工・分析は...
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...
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」...