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教師なし学習の代表手法をG検定向けに整理。クラスタリングとk-means、主成分分析による次元削減、協調フィルタリングのコールドスタート問題を解説します。

線形回帰・ロジスティック回帰・決定木・ランダムフォレスト・SVMなど教師あり学習の代表手法を、回帰と分類の違いから一覧表で整理します。

AI・機械学習・ディープラーニングの包含関係を整理。人工知能の4つのレベル、AI効果、ロボットとの違いなどG検定頻出ポイントを解説します。

AIの歴史を3度のブームで整理。ENIACとダートマス会議から、第1次・第2次AIブームの終焉理由、第3次の機械学習まで、G検定で問われる要点を解説します。

フレーム問題・中国語の部屋・シンボルグラウンディング問題など、AI分野の難問をG検定レベルで一覧整理し、頻出ポイントを解説します。

AWS認定資格は何から受けるべきか、目的別のおすすめ受験順を紹介。CLF・AIF・SAA・MLA・AIP-C01の概要と難易度も比較します。