AI資格・学習

はじめに 現代のLLMはすべてTransformerアーキテクチャをベースにしています。E資格の試験でも頻出ですが、「理論は知っているが実装はしたことがない」という方が多いです。今回はシンプルなAttention機構を実装して、仕組みを体で...

はじめに 機械学習のコードは実験的な性質上、型ヒントなしで書かれていることが多いです。でも実務でチーム開発をする場合や、後から自分のコードを読み返すとき、型ヒントがあるとぐっと読みやすくなります。Pythonの型ヒントを機械学習コードに導入...

はじめに 強化学習（Reinforcement Learning）は教師あり学習・教師なし学習とは異なる機械学習のパラダイムです。E資格では強化学習の基礎が出題範囲に含まれており、製造業のスケジューリング最適化や在庫管理への応用も研究されて...

はじめに 画像分類を実装するとき、ゼロからCNNを学習させるより「事前学習済みモデルをファインチューニング」する方が圧倒的に精度が高く、データも少なくて済みます。PyTorchを使ったファインチューニングの実装を解説します。 ファインチュー...

はじめに 機械学習モデルの「精度（Accuracy）」だけを見ていると、本当に使えるモデルかどうかわかりません。問題の種類・データの特性に合わせて適切な評価指標を選ぶことが重要です。DS検定・E資格でも評価指標は頻出テーマです。 分類問題の...

はじめに クラスタリング（教師なし学習）は「ラベルがないデータをグループ分けする」手法です。顧客のセグメント分類・異常検知・データの探索的分析など幅広く使われます。代表的な3つの手法の特徴と使い分けを解説します。 k-means法 from...

はじめに 機械学習のコードも「バージョン管理」が必要です。「モデルが急に精度が落ちた、前の版に戻したい」「チームで実験を並行して進めたい」という場面でGitが欠かせません。機械学習プロジェクト特有のGitの使い方をまとめます。 機械学習プロ...

はじめに 機械学習モデルが性別・年齢・人種などによって不公平な予測をしてしまう「バイアス」の問題が注目されています。G検定・E資格でもAI倫理は重要テーマです。実務でも「このモデルは公平ですか？」という質問に答えられることが求められます。 ...

はじめに 生成AIを使ったコンテンツビジネス（ブログ・SNS・動画・画像）が増えています。便利な反面、法律・倫理面の注意点を知らないとトラブルになりやすいです。ブログアフィリエイトでClaudeを活用している経験から、2026年時点での主要...

はじめに データサイエンティスト検定リテラシーレベル（DS検定）は、データサイエンス・データエンジニアリング・ビジネス力の3軸を体系的に学べる資格です。2026年6月の受験に向けて3ヶ月学習してきた経験から、勉強法と当日の戦略をまとめます。...