G検定で必要な数学の知識はどのようなものですか？

G検定で必要な数学知識には、線形代数（ベクトル、行列演算、固有値・固有ベクトル）、微分積分（勾配、偏微分、連鎖律）、確率・統計（確率分布、期待値、分散）、情報理論（エントロピー、KLダイバージェンス）などがあります。当サイトの数学編では、これらのAIや機械学習に必要な数学的基礎を、実践的な計算問題を通して学ぶことができます。

AIや機械学習に必要な線形代数の基礎は何ですか？

AIや機械学習に必要な線形代数の基礎には、ベクトル演算（内積、外積）、行列演算（行列の加減乗算、転置、逆行列）、特異値分解、固有値・固有ベクトル、ノルム計算などがあります。これらは、データの表現、次元削減、特徴抽出などに使われます。G検定では、これらの基本的な計算と概念理解が問われます。

数学編

データサイエンスの基礎に必要な数学的素養

問題タイトルレベル1

問題文がここに表示されます。

解説

数学編

関連コンテンツ

統計検定2級チートシート

確率分布可視化ツール

Udemy版｜統計学基礎講座

統計検定2級攻略記事

確率分布チートシート

統計検定2級徹底解説