G検定（ジェネラリスト検定）の学習教材

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• 教師あり学習を理解する

  過去の例とその正解から、未知の入力の答えを予測する方法が教師あり学習です。教師は人間が画面の前にいるという意味ではなく、学習の目標となるラベルがあることを指します。

• 教師あり学習のモデル/活用判断

  返品の有無を判定する課題と、配達時間を予測する課題を比較します。目的、入力、正解、評価尺度を決める練習を通じて、教師あり学習を業務へ当てはめます。

• 交差検証を理解する

  学習に使った問題だけで高得点でも、初めて見るデータで役に立つとは限りません。交差検証は、手元のデータの一部を順番に評価用へ回し、未知データへの性能を見積もる方法です。分割方法を誤ると成績が過大に見えるため、データ漏洩や時系列の扱いも学びます。

• 交差検証のモデル/活用判断

  モデルの精度が高いという報告を受けたとき、数字を見る前に「何を未知として評価したか」を確かめます。顧客予測、患者画像、時系列予測の三つの事例で、評価設計を点検します。

• 評価指標を理解する

  正解率が高くても、見つけたい異常を一件も検出できていないことがあります。混同行列から適合率・再現率を求め、目的に合う指標を選びます。

• 評価指標のモデル/活用判断

  指標を計算できても、誤警報の対応件数や見逃し損失に結び付けなければモデルを選べません。二つのモデルを同じ評価集合で比較し、閾値と運用を判断します。