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G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#3 自然言語処理(基盤技術、テキスト表現、モデルアーキテクチャ、言語モデル、LLM、評価ベンチマーク、応用タスク)
自然言語処理は、単語の分割から意味理解・文生成・応用まで、因果関係に基づいて技術が連続的に発展している。基盤技術・テキスト表現・モデルアーキテクチャ・言語モデル・LLM・応用タスクの各領域が相互に関連している。技術の背景や目的を理解することで、単なる用語暗記ではなく、体系的な理解が可能となる。
G検定 G検定対策 究極カンペをつくろうバックナンバー
G検定まとめ記事はこちらはじめに結構昔にG検定向けの動画で、「JDLAジェネラリスト検定(G検定)さっくり対策(究極カンペの作り方)カンペを見なくても問題が解ける自分の作り方。」というのを公開しているのだが、これに対しての問い合わせがちょく...
G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#2 画像認識(一般物体認識、物体検出、セグメンテーション、姿勢推定)
画像認識の全体像を因果関係図で整理し、AlexNetを起点に各モデルの進化をたどる。一般物体認識から物体検出・セグメンテーション・姿勢推定まで、各カテゴリの代表モデルと技術を解説。モデル同士の構造的なつながりや技術的背景を踏まえ、因果関係をもとに体系的に理解を深めていく。
G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#1(G検定は意味がない？)
究極カンペの作り方についての問い合わせが増えている。G検定の評判を確認し、ネガティブな意見を問題提起として捉える。勉強のステージを定義し、語彙力と因果関係の把握が重要であることを説明。
G検定 JDLA G検定 2021年版、2024年版シラバスを比較してみた
はじめにG検定2024年#6(2024年11月8日（金）、9日（土）実施)から新シラバスに代わるらしい。それまでのシラバスを2021年版とし、新シラバスを2024年版として比較してみた。シラバスの入手は以下から。G検定まとめページまとめペー...
G検定 G検定 試験画面について解説【試験前の最低限の前準備】
対応ブラウザを用意。一般的なブラウザであれば問題無い回線、PCの安定化を図りましょう。有線、再起動、サブの用意。動作確認用チュートリアル画面で事前確認。見直し戦略が重要。見直し用のチェック機能に加えて、手元にメモ用紙があるといろいろ戦略が練れる。
G検定 G検定超入門 とりあえず公式例題を解いてみる#3
ディープラーニング初期のCNN系列の有名どころは今でも論文に登場することは多い。CNN、RNN、AutoEncoderあたりは基本的なモデルなので特性を覚えておいた方が良い。強化学習周りは用語が多いので少し異なる対策が必要かも。
G検定 G検定超入門 とりあえず公式例題を解いてみる#2
教師あり学習の分類と回帰、教師なし学習のクラスタリングのカテゴリ分けとおれぞれの性質は把握しておいた方が良い。ディープラーニングの発展の歴史に半導体技術発展、フレームワークの存在がある。機械学習の学習時の手順や課題を把握する必要がある。
G検定 G検定超入門 とりあえず公式例題を解いてみる#1
最初の方がディープラーニングの技術的な話より、歴史的な話が多い。書いてあることが正しいかどうかに加えて、何について聞いているのかを認識していないと誤答しやすい。汎用人工知能≒強いAI、特化型人工知能≒弱いAIは覚えておいた方が良い。
G検定 G検定 強化学習対策
G検定対策のまとめ記事はこちら。はじめにG検定の強化学習についての勉強方法を聞かれたんで、とりあえず記事にしてみた。正直、G検定の強化学習関連は情報も少なく、かなり学習し難いカテゴリになる。法律/最近の動向系と比べるとややマシとは言えるが、...