【耳で学ぶG検定】

第38話「ディープラーニングの概要⑨」

〜坂道を下るAI：勾配降下法とミニバッチの歩き方〜

AIが“誤差の谷”を下るイメージで、勾配降下法の基本を整理。バッチ／SGD／ミニバッチの違い、学習率の考え方、エポックとイテレーション、データのシャッフルや前処理（標準化・正規化）の要点を、実務目線の例とともに解説します。工場の外観検査・音声コマンド・テキスト分類・レコメンド・時系列予測・不正検知など、現場での効かせどころも紹介。ミニバッチに“多様性を入れる”コツ、早期終了の使いどころ、バッチサイズの出発点（32/64）も押さえます。

🔑【今回のキーワード】

・勾配降下法／学習率

・バッチ勾配降下法／SGD／ミニバッチ

・エポック／イテレーション／シャッフル

・前処理（標準化・正規化）

・早期終了

・バッチサイズの目安（32/64）

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【耳で学ぶG検定】

第37話「ディープラーニングの概要⑧」

〜ニューロンを休ませて強くする！ドロップアウト〜

学習中だけ一部のニューロンを“お休み”させるドロップアウト。特定の組み合わせに頼らず、多様な状況に強いモデルを育てる発想です。

本編では、アンサンブル効果とノイズ注入という2つの効き目を、部活のローテーション練習や合唱の音量調整になぞらえて解説。さらに、実務での使いどころも紹介します（工場の外観検査、音声コマンド、迷惑メール判定、レコメンド、不正検知・与信、時系列予測など）。確率の目安や、全結合層／畳み込み層での入れ方、推論時の切り替え、乱数シードや早期終了といった運用のコツまで、耳から理解しやすく整理しました。

🔑【今回のキーワード】

・ドロップアウト

・過学習の抑制

・アンサンブル効果／ノイズ注入

・インバーテッド・ドロップアウト

・全結合層と畳み込み層での使い分け

・バッチ正規化との併用

・推論モード切り替え／乱数シード／早期終了

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【耳で学ぶG検定】

第36話「ディープラーニングの概要⑦」

〜過学習は“覚えすぎ”のサイン？正則化を生活の比喩で理解する〜

AIが「練習問題は完璧」でも「本番で失敗」してしまう原因、それが過学習です。

本編では、過学習を防ぐためのL1正則化・L2正則化・L0正則化を、クローゼット整理や全体のダイエット、倉庫の保管料など身近な例で解説。

さらに、ブレーキの強さを決めるλ（ラムダ）や、特徴量スケーリングの重要性にも触れ、日常感覚で理解できるように説明します。

🔑【今回のキーワード】

・過学習

・正則化

・L1正則化（断捨離型）

・L2正則化（全体均し型）

・L0正則化（組合せ爆発）

・ハイパーパラメータλ

・特徴量スケーリング

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