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【G検定対策】ディープラーニングの基本用語をやさしく整理してみる
AI要約
G検定対策として、ディープラーニングの基本用語を「モデル構造」「学習の枠組み」「重み更新の仕組み」「学習安定化」の4つの観点に整理します。ディープラーニングは教師あり学習とは別物、ReLU・Sigmoid・Softmaxの使い分け、誤差逆伝播法と勾配降下法の役割の違いなど、初学者が混乱しやすい概念を明快に解説しており、試験対策としても実務理解としても価値があります。
AI要約
G検定対策として、ディープラーニングの基本用語を「モデル構造」「学習の枠組み」「重み更新の仕組み」「学習安定化」の4つの観点に整理します。ディープラーニングは教師あり学習とは別物、ReLU・Sigmoid・Softmaxの使い分け、誤差逆伝播法と勾配降下法の役割の違いなど、初学者が混乱しやすい概念を明快に解説しており、試験対策としても実務理解としても価値があります。

Claude CodeとGoogle Colabで衛星画像分類に挑戦し、EuroSATデータセット上でResNet50が97.84%の精度を達成した実装記です。衛星画像特有のAugmentation(回転・反転)や2段階ファインチューニング、Grad-CAMによる注目領域の可視化まで、手を動かしながら画像分類の実装ノウハウを学べます。シリーズ5弾目として、時系列予測から画像分類への領域拡張の道筋も示しており、CNNとドメイン固有の工夫の組み合わせが体感できます。