G検定 G検定 過去問について調べてみました
G検定 過去問について調べてみました 過去問ではありませんが、模擬テストを以下で受けれます。 G検定（ディープラーニングと機械学習の検定）模擬テストと公式例題解説を無料公開中 G検定のシラバス • 人工知能（AI）とは（人工知能の定義） •...
G検定
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G検定 G検定 難易度
G検定の試験難易度について調べてみました。 以下で合格率を確認できます。 合格率７割は、とても高いのではないでしょうか。。。 ほとんどの方が合格していることになります。 出典：日本ディープラーニング協会
G検定 【G検定】過学習対策の正則化
汎化誤差を下げるためには正則化が用いられることが多い。 正則化とは損失関数の値とともにモデルのパラメータの二乗和を最小になるように学習することで、パラメータが小さくなり過学習の対策となる。 機械学習では大量のデータを扱いますが、偏り過ぎたデ...
G検定 【G検定】転移学習
転移学習とは？ データが少量しかないなどの理由で,対象のタスクを学習させることが困難なときに,関連する別のタスクで学習し,その学習済みの特徴やパラメータなどを利用することで効率的に対象のタスクを学習することができる.これを転移学習という. ...
G検定 勾配消失問題
ニューラルネットワークでは予測値と実際の値との誤差を出力層から入力層へ向かって伝播させて重みの値を調整していました。(このことを逆誤差伝播法と呼びます)アイデアのように隠れ層を増やした場合、誤差が正確に伝播されなくなっていたのです。 このこ...
G検定 アンサンブル学習
機械学習において、単一の学習器をそのまま使うのではなく、複数の学習器を組み合わせることで、予測エラーを小さくする手法をアンサンブル学習といいます。 アンサンブル(混合学習手法の)には複数の学習器の平均や多数決を取るvoting、構成済の学習...
G検定 コスト関数
コスト関数とは？ ニューラルネットワークは、ひとつひとつのニューロンが複数の入力と1つの出力を持っていて、入力に対する重み付けを行うために重み(weight)を持っていて、さらに出力をどうするか決めるために、1つのしきい値(bias)を持っ...
G検定 モラベックのパラドックス
モラベックのパラドックス 人工知能 (AI) やロボット工学の研究者らが発見したパラドックス。 伝統的な前提に反して「高度な推論よりも感覚運動スキルの方が多くの計算資源を要する」というもの。 モラベックさんによると、「コンピュータに知能テス...
G検定 ベイズの定理とは？
条件付き確率に関して成り立つ定理で、トーマス・ベイズによって示された。 なおベイズ統計学においては基礎として利用され、いくつかの未観測要素を含む推論等に応用される。 ベイズの定理の基本的な解説
G検定 G検定の試験のコツについてまとめてみた
G検定の試験のコツについてまとめてみました。 web試験なので持ち込み可なので、いつでも調べられるようにしておくと良い。Kindleの公式テキストは検索できて良い。 問題数が多く全て調べながらでは間に合わなくなるので、暗記量を多くして即答で...