G検定 学習まとめを始めました｜用語・ひっかけポイント整理
学習記録
G検定 機械学習 AI
G検定の学習まとめを公開しました
最近、G検定の勉強を進める中で、 「用語は知っているのに、選択肢で迷う」 「似た概念を混同して落とす」ということが何度もありました。
そこで、過去問・模擬試験で間違えた内容を中心に、 G検定向けの学習まとめページを作成しました。
この「G検定 学習まとめ」でやっていること
このまとめページでは、次の点を意識しています。
- 用語・概念ごとに 1ページ完結
- まず結論 → 直感的な説明 → ひっかけポイント の流れ
- G検定で混同しやすいポイントを明示
- 試験直前でも見返せるボリューム
単なる用語集ではなく、 「なぜ間違えやすいのか」を言語化することを重視しています。
取り扱っている内容の例
現時点では、次のようなテーマを整理しています。
- 機械学習・深層学習の基本用語
- 評価指標（Accuracy / Recall / ROC-AUC など）
- CNN・Transformer・ViT などのモデル
- 強化学習（DQN / Policy Gradient）
- AI倫理・哲学（オッカムの剃刀、フレーム問題 など）
- MLOps・運用まわりの考え方
※ 今後も、模擬試験で間違えた内容を中心に随時追加予定です。
こんな人におすすめです
- G検定の勉強を始めたばかりの方
- 用語は覚えたけど、選択肢で迷いがちな方
- 直前期に「判断基準」を整理したい方
自分自身の復習用として作っていますが、 同じように悩んでいる方の参考になればうれしいです。
今後について
このブログでは、
- G検定の学習メモ
- 機械学習・AIの基礎整理
- 実装や運用（MLOps）の気づき
なども引き続き記録していく予定です。
気になる点や「ここが分かりにくい」といった点があれば、 ぜひ教えてください。