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DS検定(リテラシーレベル)合格体験記【得点率88%・E資格保有者が見た本当の難易度】

AI資格・学習DS検定DS検定(リテラシーレベル)合格体験記【得点率88%・E資格保有者が見た本当の難易度】📅 2026年6月📖 約15分✍️ Shun(MLエンジニア・G検定・E資格・DS検定保有)🧑‍💻Shun(MLエンジニア・G検定・...
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AI資格完全ガイド【G検定・E資格・DS検定の選び方・順番・難易度を合格者が解説】

AI資格・学習完全ガイドAI資格完全ガイド【G検定・E資格・DS検定の選び方・順番・難易度を合格者が解説】📅 2026年5月📖 約15分✍️ Shun(MLエンジニア・G検定・E資格・DS検定保有)🧑‍💻Shun(MLエンジニア・G検定・E...
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E資格保有者がDS検定(リテラシーレベル)を受験してみた【難易度・勉強法・E資格との違いを正直に語る】

AI資格・学習DS検定E資格保有者がDS検定(リテラシーレベル)を受験してみた【難易度・勉強法・E資格との違いについて】📅 2026年5月📖 約15分✍️ Shun(MLエンジニア・E資格保有)🧑‍💻Shun(MLエンジニア・E資格保有)I...
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機械学習の評価指標完全ガイド【精度・F1・AUC・RMSEの選び方と使い分け】

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。分類問題の評価...
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Transformerの仕組みをPythonで理解する【Attention機構を実装してみた】

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、仕組みを体で理...
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Pythonの型ヒントを機械学習コードに導入する方法【品質向上と保守性アップ】

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す...
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強化学習入門【Q学習をPythonで実装してゲームAIを作る】

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い...
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PyTorchで画像分類モデルをファインチューニングする【転移学習の実装】

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。ファインチューニン...
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クラスタリング手法の比較【k-means・DBSCAN・階層クラスタリングの使い分け】

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 sk...
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機械学習モデルの公平性と倫理【バイアス検出と対策の実装方法】

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。機械...