【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ように説明します。
🔑【今回のキーワード】
・過学習
・正則化
・L1正則化（断捨離型）
・L2正則化（全体均し型）
・L0正則化（組合せ爆発）
・ハイパーパラメータλ
・特徴量スケーリング
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【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に、目的に応じて使い分ける誤差関数の奥深い世界を分かりやすく解説します。
🔑【今回のキーワード】
・距離学習（metric learning）
・Siamese Network（シャムネットワーク）
・Contrastive Loss（コントラスティブロス）
・Triplet Network・Triplet Loss
・KLダイバージェンス（カルバック・ライブラー情報量）
・VAE（変分オートエンコーダ）
・深層距離学習（deep metric learning）
・Jensen-Shannon divergence（イエンセン・シャノン情報量）
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【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迫ります。
🔑【今回のキーワード】
・誤差関数の基本概念
・平均二乗誤差関数（回帰問題）
・交差エントロピー誤差関数（分類問題）
・2乗する理由（プラスマイナス打ち消し防止・大きな誤差への重いペナルティ）
・確率分布のズレ測定
・対数計算による厳しい評価
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「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の限界と、数十億円かかる学習コストの現実まで──技術・データ・経済が絡み合うAI発展の全貌を紐解きます。
🔑【今回のキーワード】
・CPU vs GPU
・NVIDIA・CUDA
・並列計算・GPGPU
・AlexNet（復習）
・大量データ・デジタル化
・「データは新しい石油」
・TPU（AI専用チップ）
・バーニーおじさんのルール
・転移学習・ファインチューニング
・実用例（SNS・YouTube・Wikipedia）
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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要素が揃った瞬間に起きた奇跡を、身近な例で分かりやすく解説します。
🔑【今回のキーワード】
・ディープラーニング
・AI冬の時代
・勾配消失問題
・ReLU活性化関数
・ドロップアウト
・バッチ正規化
・AlexNet
・ブラックボックス問題
・説明可能AI
・実用例（音声アシスタント・自動運転）
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「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ます。
🔑【今回のキーワード】
・多層パーセプトロン（MLP）
・隠れ層
・非線形分類問題
・階層的特徴学習
・過学習
・ハイパーパラメータ調整
・活性化関数（ReLU・tanh）
・誤差逆伝播法
・実用例（スマホ顔認識・写真アプリ）
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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。
🔑【今回のキーワード】
・単純パーセプトロン
・ニューロン（神経細胞）
・重み（パラメータ）
・活性化関数
・シグモイド関数
・閾値（いきち）
・線形分離可能
・実用例（傘の判断・スマホの基礎技術）
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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まとめです。
🔑【今回のキーワード】
・ROC曲線・AUC（Area Under the Curve）
・真陽性率・偽陽性率・閾値調整
・オッカムの剃刀（シンプルさの原則）
・AIC・BIC（情報量基準）
・実用例（AI採用面接・モデル選択の実践的手順）
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「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、恋愛という身近なテーマで分かりやすく解説します。
🔑【今回のキーワード】
・混同行列（TP・TN・FP・FN）
・正解率・適合率・再現率・F値
・調和平均・トレードオフ関係
・AI恋愛マッチング・評価指標の使い分け
・実用例（医療診断・商品推薦・不正検出）
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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。
🔑【今回のキーワード】
・データ分割（訓練・検証・テストデータ）
・過学習（オーバーフィッティング）
・k-分割交差検証
・ホールドアウト検証
・平均二乗誤差・平均絶対誤差
・実用例（ECサイト購買予測・画像認識・データの偏り対策）
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「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、ビジネス視点で分かりやすく紹介します。
🔑【今回のキーワード】
・方策勾配法（確率的行動選択）
・REINFORCE（リインフォース）
・Actor-Critic（アクター・クリティック）
・連続制御・確率的学習
・実用例（Web広告・ロボット制御・自動運転・AI対話）
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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】
・価値関数（状態価値関数・行動価値関数）
・Q値とQ学習
・SARSA（サルサ）
・オフポリシー学習・オンポリシー学習
・実用例（将棋AI・株式取引・スマホバッテリー管理）
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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で紹介します。
🔑【今回のキーワード】
・探索と活用のジレンマ
・バンディット問題
・ε-greedy方策（イプシロン・グリーディ）
・UCB方策（楽観的上限値）
・マルコフ決定過程
・実用例（Netflix・YouTube・Amazon推薦システム）
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【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。
🔑【今回のキーワード】
・強化学習
・エージェント・環境・報酬
・6つのステップサイクル
・累積報酬と割引率
・ChatGPT・Geminiでの活用
・実世界応用（自動運転・ロボット・金融取引）
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【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。
【今回のキーワード】
・教師なし学習
・クラスタリング
・k-means法
・重心の再計算
・エルボー法
・実務での活用例（マーケティング・異常検知など）
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【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
・高次元空間
・ARモデル
・VARモデル
・時系列データ／定常性／季節性
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【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
・XGBoost
・Kaggleでの活用例
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【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】
・決定木
・アンサンブル学習
・ランダムフォレスト
・ブートストラップサンプリング
・特徴量のランダム選択
・バギング（Bootstrap Aggregating）
・特徴量重要度
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【耳で学ぶG検定】第18話「機械学習の概要②」〜予測のしくみは“線”でわかる？〜
今回は、教師あり学習の中でも特に重要な「回帰」と「分類」の基本手法をやさしく解説します。
数式が苦手でも直感的に理解できるように、例えとストーリーを交えてお届けします。
「線」で未来を予測する「線形回帰」、
「確率」で分類する「ロジスティック回帰」。
これらはAIの基本となる考え方です。
【今回のキーワード】
・線形回帰（Linear Regression）
・ロジスティック回帰（Logistic Regression）
・確率的分類
・2クラス分類と多クラス分類
・教師あり学習の応用（医療、金融、マーケティング）
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【耳で学ぶG検定】
第17話「機械学習の概要①」〜学習の種類でわかる！AIの”得意分野”とは？〜
AIはどんな風に「学ぶ」のか？
その学習スタイルには大きく3つのタイプがあります。
メールの仕分けから自動運転まで、目的に応じて使い分けられる「学習法」の基本を、例えとストーリーで分かりやすく解説します。
【今回のキーワード】
・教師あり学習（分類・回帰）
・教師なし学習（クラスタリング、PCA）
・強化学習（報酬、状態、行動）
・実務での活用事例
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