Hosted by N式研究社 · 🇺🇸 US · JA · 38 episodes
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「G検定って、何から始めたらいいの？」そんなあなたのための、耳で聞くだけの合格対策Podcastです。1話5分程度で、通勤中やスキマ時間に聞くだけで、自然とG検定の知識が身につきます。ミキコ先生とアシスタントのケイくんが会話形式で説明します。この番組では、日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催するG検定（ジェネラリスト検定）の試験範囲を、2025年最新版シラバスに基づいて、やさしく・わかりやすく解説していきます。【こんな方におすすめ】•G検定を初めて受ける方•テキストだけでは頭に入らないと感じている方•AIやディープラーニングに興味がある方•忙しい中でも合格を目指したい など
N式研究社 hosts 耳で学ぶG検定【2025年最新版】, a business show with 38 episodes published.
【耳で学ぶG検定】 第38話「ディープラーニングの概要⑨」 〜坂道を下るAI：勾配降下法とミニバッチの歩き方〜 AIが“誤差の谷”を下るイメージで、勾配降下法の基本を整理。バッチ／SGD／ミニバッチの違い、学習率の考え方、エポックとイテレーション、データのシャッフルや前処理（標準化・正規化）の要点を、実務目線の例とともに解説します。工場の外観検査・音声コマンド・テキスト分類・レコメンド・時系列予測・不正検知など、現場での効かせどころも紹
Show notes【耳で学ぶG検定】 第37話「ディープラーニングの概要⑧」 〜ニューロンを休ませて強くする！ドロップアウト〜 学習中だけ一部のニューロンを“お休み”させるドロップアウト。特定の組み合わせに頼らず、多様な状況に強いモデルを育てる発想です。 本編では、アンサンブル効果とノイズ注入という2つの効き目を、部活のローテーション練習や合唱の音量調整になぞらえて解説。さらに、実務での使いどころも紹介します（工場の外観検査、音声コマンド、迷惑メール判定
Show notes【耳で学ぶG検定】 第36話「ディープラーニングの概要⑦」 〜過学習は“覚えすぎ”のサイン？正則化を生活の比喩で理解する〜 AIが「練習問題は完璧」でも「本番で失敗」してしまう原因、それが過学習です。 本編では、過学習を防ぐためのL1正則化・L2正則化・L0正則化を、クローゼット整理や全体のダイエット、倉庫の保管料など身近な例で解説。 さらに、ブレーキの強さを決めるλ（ラムダ）や、特徴量スケーリングの重要性にも触れ、日常感覚で理解できる
Show notes【耳で学ぶG検定】 第35話「ディープラーニングの概要⑥」 〜顔認識から画像生成まで：特殊な誤差関数の世界〜 スマホの顔認証からSNSの自動タグ付けまで！身近な技術を支える特殊な誤差関数の秘密に迫ります。 磁石のように「同じもの同士は引き合い、違うもの同士は反発する」Siamese Network、3枚の写真で関係性を学ぶTriplet Network、そして本物そっくりの画像を生成するKLダイバージェンス──料理の特別なスパイスのよう
Show notes【耳で学ぶG検定】 第34話「ディープラーニングの概要⑤」 〜AIの成績表：予測の「ズレ」を測る物差し〜 料理の塩加減調整からAIの学習まで！「ちょっと薄いかな」「今度は濃すぎた」という日常の感覚が、実はAIの誤差関数と同じ仕組みです。 気温予測では平均二乗誤差、犬猫判定では交差エントロピー誤差──問題によって使い分ける2つの代表的な誤差関数を、身近な例で分かりやすく解説。AIが「どれだけ正解に近づいているか」を数値化する成績表の秘密に
Show notes「耳で学ぶG検定」 第33話「ディープラーニングの概要④」 〜ゲームが変えたAI：ハードウェア革命と大量データの時代〜 なぜゲーム用のGPUがAI革命の立役者になったのか？ CPUとGPUの違いを「1人の天才vs何千人のチーム」で分かりやすく解説！2000年代後半のCUDA登場で何ヶ月の学習が数日に短縮、同時にSNS・YouTube・Wikipediaが生んだデータ爆発で「新しい石油」時代が到来。バーニーおじさんのルールから見えるAIの
Show notes「耳で学ぶG検定」 第32話「ディープラーニングの概要③」 〜ディープラーニングの登場：隠れ層がもっと深くなったら何が起こる？〜 なぜ長い間「実用的でない」と言われていたディープラーニングが突然大成功したのか？ 過学習問題から勾配消失問題まで、AI冬の時代を経て2012年のAlexNet革命へ──その裏には伝言ゲームのような技術課題と、ReLU・ドロップアウト・バッチ正規化という画期的解決策がありました。技術・計算・データの3要素が揃っ
Show notes「耳で学ぶG検定」 第31話「ディープラーニングの概要②」 〜写真アプリの魔法：単純から多層へのAI進化〜 なぜスマホは複雑な顔認識ができるのか？その秘密は「多層パーセプトロン」にあり！ 単純パーセプトロンの限界を突破した革命的技術を、円の内外判定や階層的特徴学習で分かりやすく解説。隠れ層の魔法、非線形分類問題の解決、過学習の落とし穴まで──AI初心者でも「なるほど！」と納得の連続です。ハイパーパラメータと活性化関数の役割も丁寧に説明し
Show notes「耳で学ぶG検定」 第30話「ディープラーニングの概要①」 〜スマホが賢くなる秘密：人間の脳を真似した小さな判定マシン〜 AIの基本中の基本「単純パーセプトロン」をとことん分かりやすく解説！ 朝の「傘を持って行くか」判断から、人間の脳のニューロンまで──身近な例でAIの判断メカニズムが手に取るように分かります。重みをかけた情報の総合判断、活性化関数による確率表現、そして直線分離の限界まで。スマホがなぜ賢いのか、その第一歩がここにあります
Show notes「耳で学ぶG検定」 第29話「機械学習の概要⑬」 〜総合的なモデル評価：ROC曲線とモデル選択の指針〜 AI採用面接システムで学ぶROC曲線の見方！「真陽性率」「偽陽性率」から閾値（いきち）調整まで、グラフを音声で完全解説。AUCの数値基準（0.7以上で実用レベル）から、14世紀の哲学者オッカムが提唱した「オッカムの剃刀」、そしてAIC・BICによるモデル選択まで──。視覚的な概念を耳だけで理解できるよう工夫した、実践的なモデル評価の総
Show notes「耳で学ぶG検定」 第28話「機械学習の概要⑫」 〜AIの恋愛判定力を測る：混同行列から正解率・適合率・再現率まで〜 AI恋愛マッチングアプリで学ぶ分類性能の評価法！「運命の人を逃す」vs「相性の悪いペアをマッチング」──AIの4つの判定結果（TP・TN・FP・FN）から混同行列を理解し、正解率だけでは分からない「適合率」「再現率」「F値」の重要性まで。医療診断から商品推薦まで、ビジネスの目的に応じた評価指標の使い分けを、恋愛という身近
Show notes「耳で学ぶG検定」 第27話「機械学習の概要⑪」 〜正しい評価のためのデータ分割：訓練・テスト・検証〜 AIモデルの正しい評価方法を徹底解説！「社内では完璧だったのに実際のサービスでは使えない」失敗を防ぐデータ分割の重要性を、英語テストの例から理解しやすく説明。訓練・検証・テストデータの3段階評価から、過学習の危険性、k-分割交差検証まで──ECサイトの購買予測やデータの偏り対策など、実務に直結する知識を分かりやすく紹介します。 🔑【
Show notes「耳で学ぶG検定」 第26話「機械学習の概要⑩」 〜直接最適解を探す：方策勾配法とActor-Critic〜 AIが「確率で判断」する新しいアプローチを解説！Web広告配信システムで理解する方策勾配法──「バナー広告50%、動画広告30%、テキスト広告20%」と直接確率を学習する仕組みから、不安定さを解決するActor-Critic（俳優と批評家）の協力システムまで。ロボット制御、自動運転、ChatGPTでも使われる連続制御に強い技術を
Show notes第25話「機械学習の概要⑨」 〜行動に点数をつける：価値関数とQ学習〜 AIが「どの行動が一番良いか」を数値で判断する仕組みを解説！レストラン選びのように「イタリアン8点、ラーメン6点」と価値を数値化するQ値の概念から、将棋の形勢判断に例えた価値関数、そして経験から学習するQ学習まで──。安全重視のSARSAとの違いも含めて、スマホのバッテリー管理や株式取引でも使われる身近な技術を分かりやすく紹介します。 🔑【今回のキーワード】 ・価
Show notes第24話「機械学習の概要⑧」 〜探索と活用のジレンマ：バンディット問題から方策まで〜 強化学習の核心「探索と活用のジレンマ」を日常の例で解説！ レストラン選びのように「いつものお気に入り」か「新しい冒険」かを選ぶ問題が、実はNetflixやYouTubeの推薦システムでも使われています。スロットマシンから生まれた「バンディット問題」、そして効率的に解決する「ε-greedy方策」と「UCB方策」まで──AIの意思決定の仕組みを身近な視点
Show notes【耳で学ぶ G 検定】 第23話「機械学習の概要⑦」 〜エージェントが学ぶ世界：強化学習入門〜 ChatGPTも活用する第3の学習方法「強化学習」をゲームで理解！ スーパーマリオが試行錯誤で上手になるように、AIが環境との相互作用で学習する仕組みを解説。エージェント・環境・報酬の関係から、6つのステップサイクル、そして「将来の報酬」を考慮する累積報酬と割引率まで──自動運転やロボット制御など、現実世界での応用例も交えてお届けします。 �
Show notes【耳で学ぶG検定】 第22話「機械学習の概要⑥」 〜クラスタリングとk-means法の仕組み〜 「教師なし学習」の第一歩、「クラスタリング」をやさしく解説！ 荷物の山から自然な分類を見つけるように、AIが“似たもの同士”を分けていく──その代表的な手法がk-means法です。 例え話で楽しく理解できる、繰り返しの重心移動とグループ再編の仕組み。そして最適な分類数を見つける「エルボー法」まで、実用的な視点も交えて紹介します。 【今回のキー
Show notes【耳で学ぶG検定】 第21話「機械学習の概要⑤」 〜時系列と高次元の世界へ〜 線形では分けられないデータをどう扱うか？ その答えの一つが、サポートベクターマシン（SVM）という“境界線の魔術師”。 さらに、「過去→未来」を読み解く自己回帰モデル（AR/VAR）を通して、 時系列データの奥深さと「データの性格」を見極める技術に迫ります。 【今回のキーワード】 ・SVM（サポートベクターマシン） ・マージン最大化 ・カーネルトリック ・高次
Show notes【耳で学ぶG検定】 第20話「機械学習の概要④」 〜予測精度を極める！“賢い集団”のつくり方〜 複数のモデルを組み合わせて精度を高める「アンサンブル学習」。 今回は「ブースティング」と、その進化形「XGBoost」に注目！ 前のモデルのミスを後ろがカバーする“チーム戦”の仕組みを、山登りやリレーの例えを交えて、わかりやすく解説します。 【今回のキーワード】 ・ブースティング ・弱学習器と強学習器 ・AdaBoost ・勾配ブースティング
Show notes【耳で学ぶ G 検定】 第19話「機械学習の概要③」 〜決定木から森へ！ランダムフォレストの仕組み〜 もし〜なら？という人間の思考プロセスに近い「決定木」。 でも1本だけでは過学習してしまう…。 そんな課題を乗り越えるために登場したのが、ランダムフォレスト。 複数の木をランダムに育て、みんなで“多数決”を取ることで、安定した予測と説明可能性を両立します。 アンサンブル学習の入り口として、やさしく丁寧に解説します。 【今回のキーワード】
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耳で学ぶG検定【2025年最新版】 is hosted by N式研究社. The show is categorised under business (careers) and has published 38 episodes.
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