【g検定】よく出る抑えておきたい用語集

こんにちは。

ここでは、G検定(ジェネラリスト検定)によく出題される、または出題される可能性の高い重要用語を厳選して紹介していこうと思います。

G検定を受験するにあたっては、AIやディープラーニングに関連する基本的な用語を理解しておくことが重要です。

筆

ここでぜひマスターしていってください。

以下に、G検定でよく出題される代表的な用語を分かりやすく説明します。

基本用語

1. 人工知能(AI, Artificial Intelligence)

人間が行うような知的な作業をコンピュータに行わせる技術の総称。

AIは大きく「弱いAI」(特定のタスクに特化したAI)と「強いAI」(人間と同等の知能を持つAI)に分けられますが、現在実用化されているのは弱いAIです。

2. 機械学習(Machine Learning)

AIの一分野であり、コンピュータが明示的にプログラムされることなく、自らデータから学習し、タスクを遂行する技術。

教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの手法があります。

3. ディープラーニング(Deep Learning)

機械学習の中でも特に注目されている手法で、ニューラルネットワークを用いてデータを多層で処理する技術。

画像認識、音声認識、自然言語処理など、多くの分野で大きな成果を上げています。

4. ニューラルネットワーク(Neural Network)

ディープラーニングの基礎技術で、人間の脳神経回路をモデルにしたコンピュータアルゴリズム。

入力層、中間層(隠れ層)、出力層から構成されており、データを層ごとに伝達・変換していく。

5. パーセプトロン(Perceptron)

ニューラルネットワークの基本構造の一つ。

線形分類器の一種で、入力データに対して重み付けを行い、出力を生成する単純なモデルです。

これはニューラルネットワークの基本単位として使われます。

6. 勾配降下法(Gradient Descent)

ディープラーニングにおける最適化アルゴリズム。

損失関数(モデルの予測誤差)を最小化するために、関数の勾配(傾き)を使って、重みを徐々に修正しながら学習を進めます。

7. 損失関数(Loss Function)

モデルが予測した値と実際の値の誤差を測定する関数。

損失関数の値を小さくすることが、機械学習モデルの精度を向上させるための目的となります。

8. 過学習(Overfitting)

モデルが訓練データに過剰に適応してしまい、未知のデータに対する汎化性能が低下する現象。

過学習を防ぐためには、適切な正則化や検証データを用いた評価が必要です。

9. 汎化性能(Generalization)

学習済みモデルが、訓練データ以外の未知のデータに対してもうまく予測を行う能力。

汎化性能が高いモデルは、過学習せずに幅広いデータに対応できます。

10. バッチサイズ(Batch Size)

ディープラーニングで、モデルが一度に学習するデータの数。

バッチサイズが大きいほど、1回の学習にかかる計算量が増えますが、パラメータの更新が安定することがあります。

アルゴリズム関連の用語

11. 畳み込みニューラルネットワーク(CNN, Convolutional Neural Network)

主に画像認識に用いられるディープラーニングモデル。

画像の特徴を捉えるために「畳み込み層」を用いてデータを処理し、画像内の重要なパターンや特徴を自動的に学習します。

12. リカレントニューラルネットワーク(RNN, Recurrent Neural Network)

時系列データを扱うためのニューラルネットワーク。

過去の情報を保持して次の出力に反映させることで、音声認識や自然言語処理などに使われます。

特にLSTM(Long Short-Term Memory)やGRU(Gated Recurrent Unit)がRNNの改良版としてよく使われます。

13. 教師あり学習(Supervised Learning)

正解データ(ラベル)を持つデータセットを使って、入力と出力の関係を学習する方法。

分類や回帰問題に使用されます。

14. 教師なし学習(Unsupervised Learning)

ラベルのないデータを使って、データのパターンや構造を学習する方法。

クラスタリングや次元削減などが主な手法です。

15. 強化学習(Reinforcement Learning)

エージェントが環境と相互作用しながら、報酬を最大化するための行動を学習する方法。

ゲームAIやロボティクスなどの分野で使用されます。

16. サポートベクターマシン(SVM, Support Vector Machine)

教師あり学習の一種で、データを2つのクラスに分類するためのモデル。

マージン(境界線)を最大化することによって、データを効果的に分類します。

17. k近傍法(k-NN, k-Nearest Neighbors)

データ分類アルゴリズムの一つで、未知のデータ点を近くに存在する既知のデータ点のクラスに基づいて分類します。

非常にシンプルなアルゴリズムで、多くの問題に適用可能です。

18. ランダムフォレスト(Random Forest)

決定木を多数集めて、複数のモデルの結果を平均することで予測精度を高めるアンサンブル学習法。

過学習を防ぐ効果があることから、実務でもよく使われます。

応用と社会的側面に関する用語

19. AI倫理(AI Ethics)

AIの開発や利用に伴う倫理的課題。

例えば、AIによるプライバシー侵害、バイアス、透明性の欠如、責任問題などが含まれます。

G検定では、AI技術の発展とともに、その倫理的影響を理解することも重要なテーマです。

20. 説明可能なAI(Explainable AI, XAI)

AIが下した判断や予測の根拠を人間にわかりやすく説明できる技術。

ブラックボックス的なディープラーニングに対して、より透明性が求められています。

21. ビッグデータ(Big Data)

大量かつ多様なデータを指し、AIの学習材料となることが多い。ビッグデータの分析を通じて、AIはより高度な予測や判断を行うことが可能になります。

22. IoT(Internet of Things)

物のインターネットを指し、センサーやデバイスがネットワークに接続され、データを収集・分析する技術。AIはこの大量のデータを処理し、さまざまな自動化システムに応用されます。

23. クラウドコンピューティング(Cloud Computing)

インターネットを通じて計算資源やストレージを利用する技術。

AIのトレーニングには大量のデータと計算リソースが必要なため、クラウド技術が欠かせません。

その他重要用語

24. 正則化(Regularization)

過学習を防ぐために、モデルの複雑さを制約する技術。

L1正則化(ラッソ)やL2正則化(リッジ)が代表的です。

正規化技術特徴
L1正則化モデルの重みの絶対値の和を制約する手法で、スパースなモデル(多くの重みがゼロになる)を作ります。ラッソ(Lasso)とも呼ばれます。
L2正則化モデルの重みの二乗の和を制約する手法で、リッジ回帰(Ridge Regression)としても知られます。

25. ハイパーパラメータ(Hyperparameter)

機械学習モデルを学習させる前に設定するパラメータ。

例えば、ニューラルネットワークの層の数や学習率などがハイパーパラメータです。モデルの精度に大きな影響を与えます。

G検定の合格を目指すには、さらに多くのAI関連用語を理解しておく必要があります。

以下に、追加で覚えておくべき重要な用語をさらに詳しく解説します。これらの用語も試験に頻出するため、しっかりと理解しておくことが重要です。

1. 活性化関数(Activation Function)

ニューラルネットワークの各ノード(ニューロン)で使用される関数。

入力値を処理して出力する役割を持ち、非線形変換を施すことで、ネットワークがより複雑なパターンを学習できるようになります

主な活性化関数には以下のようなものがあります。

活性化関数特徴
シグモイド関数出力が0~1の間に収まる関数。主に古いニューラルネットワークで使われていましたが、勾配消失問題があり、現在はあまり使用されません。
ReLU(Rectified Linear Unit)0未満の入力を0にし、0以上の入力はそのまま出力する関数。計算が効率的で、深層学習でよく使われます。
ソフトマックス関数出力を確率に変換する関数。分類問題で使用され、各クラスに属する確率を計算します。

2. 勾配消失問題(Vanishing Gradient Problem)

ニューラルネットワークの層が深くなると、逆伝播アルゴリズムで勾配が極端に小さくなり、重みがほとんど更新されなくなる問題。

これにより、学習が進まない状況が発生します。

ReLUなどの活性化関数やバッチ正規化がこの問題の解決策としてよく用いられます。

3. バッチ正規化(Batch Normalization)

各ミニバッチごとにデータを正規化することで、学習を安定させ、学習速度を向上させるテクニック。

これにより、深層学習モデルが勾配消失や勾配爆発に陥りにくくなり、効率的な学習が可能となります。

4. 転移学習(Transfer Learning)

既に学習済みのモデルの一部を再利用して、新しいタスクに適応させる技術。

特にディープラーニングでよく使われ、画像認識や自然言語処理などの分野で効果を発揮します。

大規模なデータセットが不要で、新しいタスクにも効率的に対応できるため、実務で頻繁に使われます。

5. アンサンブル学習(Ensemble Learning)

複数のモデルを組み合わせることで、個々のモデルよりも高い予測精度を実現する手法。

主な方法として、バギング(Bagging)ブースティング(Boosting)、スタッキング(Stacking)があります。

  • バギング: データのサブセットを使って複数のモデルを学習させ、最終的な結果を多数決や平均で決める手法。ランダムフォレストはその一例です。
  • ブースティング: 弱い学習器を複数組み合わせて、誤分類を補正することで精度を高める手法。AdaBoostやXGBoostが代表的なアルゴリズムです。

6. ドロップアウト(Dropout)

過学習を防ぐための正則化手法の一つで、学習時にランダムにいくつかのノードを無効化(ドロップ)します。

これにより、モデルが特定の特徴に過度に依存するのを防ぎ、汎化性能を向上させます。

7. オートエンコーダ(Autoencoder)

入力データを圧縮し、特徴を抽出するためのニューラルネットワーク。

圧縮されたデータから元のデータを復元することを目指すため、次元削減やノイズ除去、生成モデルとして使われます。

中間層の出力が、データの特徴量を効果的に表現します。

8. 生成モデル(Generative Model)

与えられたデータセットから新しいデータを生成することができるモデル。

代表的な生成モデルには、以下のものがあります。

  • GAN(Generative Adversarial Networks): 生成ネットワークと識別ネットワークを競わせることで、現実に近いデータを生成するモデル。画像生成などで優れた成果を上げています。
  • VAE(Variational Autoencoder): オートエンコーダに基づいた生成モデルで、入力データの潜在変数を学習し、新しいデータを生成します。

9. 強化学習の用語

強化学習は、エージェントが環境と相互作用しながら最適な行動を学習する枠組みです。以下の基本用語は、強化学習を理解するうえで重要です。

強化学習の用語特徴
エージェント(Agent)行動を選び、報酬を受け取る主体。例: ロボット、ゲームAI。
環境(Environment)エージェントが行動を選ぶ対象。例: ゲームのステージ、ロボットの周囲の世界。
報酬(Reward)エージェントが環境から受け取るフィードバック。エージェントは報酬を最大化するように行動を学習します。
状態(State)エージェントが行動を選択する際に参照する環境の情報。例えば、チェスでは盤面の配置が状態です。
価値関数(Value Function)ある状態における将来の報酬の期待値を表します。価値関数を使って、エージェントは最適な行動を選択します。

10. Q学習(Q-Learning)

強化学習のアルゴリズムの一つ。エージェントがどの状態でどの行動を取ればよいかを、報酬を基に学習する手法です。

Q値と呼ばれる評価値を更新しながら最適な行動方針(ポリシー)を見つけていきます。

11. ハイパーパラメータチューニング(Hyperparameter Tuning)

機械学習モデルの性能を最適化するために、ハイパーパラメータ(例: 学習率、バッチサイズ、層の数)を調整すること。

グリッドサーチやランダムサーチといった手法を使って、最適なパラメータの組み合わせを見つけます。

13. 次元削減(Dimensionality Reduction)

高次元のデータを、重要な情報を損なわずに低次元のデータに圧縮する手法。

PCA(主成分分析)やt-SNEなどの手法が一般的です。次元削減により、データの視覚化や効率的な学習が可能になります。

14. クロスバリデーション(Cross Validation)

モデルの汎化性能を評価するために、データセットを複数のサブセットに分割し、交互に学習と評価を行う手法。

代表的な方法に「k分割交差検証(k-fold cross validation)」があります。

これにより、モデルの性能をより正確に評価できます。

    1. 基本用語
      1. 1. 人工知能(AI, Artificial Intelligence)
      2. 2. 機械学習(Machine Learning)
      3. 3. ディープラーニング(Deep Learning)
      4. 4. ニューラルネットワーク(Neural Network)
      5. 5. パーセプトロン(Perceptron)
      6. 6. 勾配降下法(Gradient Descent)
      7. 7. 損失関数(Loss Function)
      8. 8. 過学習(Overfitting)
      9. 9. 汎化性能(Generalization)
      10. 10. バッチサイズ(Batch Size)
    2. アルゴリズム関連の用語
      1. 11. 畳み込みニューラルネットワーク(CNN, Convolutional Neural Network)
      2. 12. リカレントニューラルネットワーク(RNN, Recurrent Neural Network)
      3. 13. 教師あり学習(Supervised Learning)
      4. 14. 教師なし学習(Unsupervised Learning)
      5. 15. 強化学習(Reinforcement Learning)
      6. 16. サポートベクターマシン(SVM, Support Vector Machine)
      7. 17. k近傍法(k-NN, k-Nearest Neighbors)
      8. 18. ランダムフォレスト(Random Forest)
    3. 応用と社会的側面に関する用語
      1. 19. AI倫理(AI Ethics)
      2. 20. 説明可能なAI(Explainable AI, XAI)
      3. 21. ビッグデータ(Big Data)
      4. 22. IoT(Internet of Things)
      5. 23. クラウドコンピューティング(Cloud Computing)
    4. その他重要用語
      1. 24. 正則化(Regularization)
      2. 25. ハイパーパラメータ(Hyperparameter)
      3. 1. 活性化関数(Activation Function)
      4. 2. 勾配消失問題(Vanishing Gradient Problem)
      5. 3. バッチ正規化(Batch Normalization)
      6. 4. 転移学習(Transfer Learning)
      7. 5. アンサンブル学習(Ensemble Learning)
      8. 6. ドロップアウト(Dropout)
      9. 7. オートエンコーダ(Autoencoder)
      10. 8. 生成モデル(Generative Model)
      11. 9. 強化学習の用語
      12. 10. Q学習(Q-Learning)
      13. 11. ハイパーパラメータチューニング(Hyperparameter Tuning)
      14. 13. 次元削減(Dimensionality Reduction)
      15. 14. クロスバリデーション(Cross Validation)
  1. まとめ

まとめ

これらの用語をしっかりと理解することは、G検定の合格に向けた第一歩です。

広範な分野にわたる知識を効率的に学習するためには、用語を整理しながら進めることが大切です。

上記の用語集や市販の書籍などを参考にして、G検定対策を進めてみてください。(個人的には公式テキストがおすすめ)

これらの用語もG検定の範囲に含まれる可能性が高く、ディープラーニングやAIの仕組みをより深く理解するために重要です。

また、用語を体系的に学びながら、実際の事例やアルゴリズムの実装を通じて理解を深めると、試験対策として非常に効果的だと思います。

最後までご精読いただきありがとうございました。

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