Question 1

G検定のアルゴリズム分野で重要なのはどのような内容ですか？

Accepted Answer

G検定のアルゴリズム分野では、勾配降下法（確率的勾配降下法、ミニバッチ勾配降下法など）、バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）、各種最適化アルゴリズム（Adam、RMSprop、Momentumなど）、損失関数の種類と特徴についての理解が問われます。当サイトでは、これらを実践的な計算問題を通じて学べます。

Question 2

機械学習・ディープラーニングで使われる主な損失関数は何ですか？

Accepted Answer

機械学習・ディープラーニングで使われる主な損失関数には、回帰問題で使われる平均二乗誤差（MSE）、分類問題で使われるクロスエントロピー損失（二値分類ではバイナリクロスエントロピー、多クラス分類ではカテゴリカルクロスエントロピー）、物体検出で使われるIoU（Intersection over Union）ベースの損失などがあります。G検定では、これらの損失関数の特徴と適用場面について理解していることが求められます。

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