用語解説

G検定（JDLA）の核心テーマ、ディープラーニングの基礎理論を解説。ニューラルネットワークの構造・活性化関数の種類・バックプロパゲーションの意味・過学習対策まで、数式最小限で直感的に理解する。

G検定・DS検定で必須の機械学習の3種類を解説。教師あり学習（回帰・分類）・教師なし学習（クラスタリング・次元削減）・強化学習の違いと代表アルゴリズム、モデル評価指標までまとめた。

ITパスポート対策と実務の両面で使える、プロンプトエンジニアリングの基本を解説。役割指定、文脈設定、制約条件、検証手順まで整理します。

AWSのMermaid構成図を実務で使える粒度で作る方法を解説。要件分解・境界/経路・設計理由の3視点と題目サンプルで、レビューに通る図の作成手順がわかります。

限られた資源をどこに集中させるか？2割の要素が全体の8割を占める「パレートの法則」を活用したABC分析の重要ポイントを解説。

特定の人の「使いやすさ」か、全員の「使いやすさ」か。似ているようで違う2つの用語を、IT試験対策に整理して解説。