「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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「耳で学ぶG検定」

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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