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エンコーダ・デコーダ、Seq2Seq、Attention機構、Self-Attentionの仕組みをG検定向けにやさしく整理します。

形態素解析・Bag of Words・TF-IDF・分散表現・word2vec・エンベディング層をG検定向けにやさしく整理します。

LSTMのCECが誤差を保つ仕組みと、3つのゲートの役割を解説。GRUがCECをなくしゲートを2つにした違いと、双方向RNNも整理します。

時系列データ・回帰結合層・シンプルRNN・BPTT・勾配消失をG検定向けにやさしく整理します。

画像分類との違いから、物体検出のFaster R-CNNとIoU、セグメンテーションの3種類、姿勢推定までG検定向けに解説します。

学習済みモデルを再利用する転移学習とファインチューニングの違いと使い分け、データ拡張や負の転移までG検定向けに解説します。