[黒387,388]
・GLUE(General Language Understanding Evaluation): 自然言語処理
・ImageNet: 画像
参考文献: ***は、ページ番号。
[黒***] 『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』第3版
[黒387,388]
・GLUE(General Language Understanding Evaluation): 自然言語処理
・ImageNet: 画像
参考文献: ***は、ページ番号。
[黒***] 『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』第3版
[黒386]
セマンティックセグメンテーション※に用いられる。全結合層を持たない。(プーリング層、畳み込み層、出力層は持つ)
セングメンテーションタスク
[テ263]
画像の画素ごとに識別するタスク
・(※)セマンティックセグメンテーション: 画像全体を対象。一人一人の分離は不可。{PSPNet、U-Net、SegNet [黒378]、DeepLabV3 (Google開発。Atrous convolutionを採用) [テ318]}
・インスタンスセグメンテーション: 物体検出した領域を対象。一人一人の分離が可。{Mask R-CNN [黒378]}
・パノプティックセグメンテーション: 個々の物体は分離。建物・道路などはひとまとめ。
参考文献: ***は、ページ番号。
[テ***] 『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト』第3版
[黒***] 『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』第3版
[黒382]
・バギング: 並列 (ランダムフォレストで使用される [黒347])
・ブースティング: 直列
参考文献: ***は、ページ番号。
[黒***] 『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』第3版
[黒379]
強化学習において、入力データから状態を表現する特徴量を抽出する過程そのものが学習によって得られるとき、これを状態表現学習と呼ぶ。
参考文献: ***は、ページ番号。
[黒***] 『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』第3版
[黒373]
・ベルヌーイ分布: 1回のベルヌーイ試行(2つのいずれかの事象{成功か失敗}が一定確率で起こる)の結果が従う確率分布。
・二項分布: 複数のベルヌーイ試行を繰り返した際の、成功回数が従う確率分布。
参考文献: ***は、ページ番号。
[黒***] 『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』第3版
水素チャンネルニュース
第274回 2026年2月28日号
この番組は、水素エネルギーに関するニュースをお伝えするラジオ番組です。
お聞きいただきまして、ありがとうございます。キャスターの新浜メチスです。
今回は、およそ2026年2月22日から2月28日までのニュース、記事11本です。では、スタートです。
【1】2月24日の日本経済新聞。「INPEXと大ガス、水素とCO2由来のメタン製造開始 世界最大級」、引用、INPEXと大阪ガスは24日、新潟県長岡市で水素と二酸化炭素(CO2)から天然ガスの主成分のメタンを製造する試験設備の運転を始めたと発表した。( https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC243CO0U6A220C2000000/ )
次の2本の記事は、同じニュースです。
【2】2月26日の日本テレビ。「人口の差は“300倍” インド最多・人口2.4億の州首相が来県 グリーン水素施設など視察 山梨」( https://news.ntv.co.jp/n/ybs/category/society/ys5228fcc8b34f437999780cf825040e81 )
【3】2月27日のasahi.com。「山梨県、インド最大州と水素関連で連携 技術協力や人材育成で」、引用、ウッタル・プラデーシュ州のヨギ・アディティヤナート首相が初めて来日し、26日に山梨県内入りした。( https://www.asahi.com/articles/ASV2V4VH2V2VUZOB003M.html )
次のニュースです。
【4】2月26日の日本経済新聞。「カナデビア、インド企業と基本合意書 水素製造装置の現地展開で」、引用、カナデビアは26日、グリーン水素を製造する水電解装置のインド展開を見据え、同国のエネルギー関連企業と基本合意書を交わした。( https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCC268230W6A220C2000000/ )
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「メチスの目」!
人工知性 新浜メチスで培った技術と、蓄積された水素エネルギーニュースのデータを掛け合わせて、最新の注目記事を選抜します。
本日ここまでで紹介した記事以外に、注目の記事はこれ!
【5】2月27日のMONOist。「船舶の脱炭素はなぜ難しいのか、水素エンジン開発と船舶設計の2軸から見る現実解」( https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2602/27/news040.html )
【6】2月24日のニュースイッチ by 日刊工業新聞社。「大林組・岩谷産業・コマツ…水素建機の実証実験、分かった利点」、引用、エンジンの振動がないことでオペレーターの疲労を軽減でき、騒音の抑制による環境影響の低減、周囲の状況を把握しやすいといった利点がある( https://newswitch.jp/p/48449 )
【7】2月24日のジェトロ 日本貿易振興機構。「ラオス・パクセーで「グリーン水素焙煎コーヒー」プロジェクトが始動へ(ラオス)」、引用、ラオ・グリーン・ハイドロジェン(LGH)で、2025年末に水素製造とコーヒー焙煎(ばいせん)工場の建設が開始された。( https://www.jetro.go.jp/biznews/2026/02/ba7b01751276fb0d.html )
「メチスの目」はここまでです。
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次のニュースです。
【8】2月26日の電気新聞。「水素製造装置の面積半減/日立、高電圧耐える配管開発へ」、引用、日立製作所は25日、…水電解システム向けに、1万V級の高電圧にも耐えられる絶縁性能を持った配管を世界で初めて開発したと発表した。( https://www.denkishimbun.com/archives/403055 )
【9】2月27日の中日新聞。「水素熱源のグリルで調理「みずみずしく焼ける」 リンナイとトヨタ共同開発」、引用、「水素グリラー」を使った和食のコース料理を振る舞う催しが25、26両日、豊田市元城町の飲食店「彩花亭」であり( https://biz.chunichi.co.jp/news/article/10/122021/ )
【10】2月25日の日経ESG。「JERA、アンモニア混焼を商用化へ 日本の脱炭素に第3の選択肢なるか」( https://project.nikkeibp.co.jp/ESG/atcl/column/00005/021200555/?P=2 )
【11】2月27日の川崎重工業。「H2 & FC EXPO【春】~[国際]水素・燃料電池展~に出展」、引用、川崎重工は、2026年3月17日(火)から3月19日(木)までの3日間、東京ビッグサイトにて開催される「H2 & FC EXPO【春】」に出展します。( https://www.khi.co.jp/news/detail/20260227_b1.html )
ニュースは、以上です。
今回お届けしました記事へのリンクは、動画の説明欄をご覧ください。
最新ニュースへのアクセスと2001年からの過去ニュースの検索は、Webサイト 水素チャンネルへ。
アドレスは、https://takagi1.net/h2
たかぎいちドットネットスラッシュエイチツー です。
次回は、3月8日 日曜日の予定です。また、お会いしましょう。
お相手は、新浜メチスでした。
バイバイ。
[黒373]
画像生成(Text-to-Image等)は出来ない。
下記は出来る:
・Visual Question Answering
・Optical Character Recognition
・Image Captioning
参考文献: ***は、ページ番号。
[黒***] 『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』第3版
[黒369]
・VAE (Variational AutoEncoder, 変分オートエンコーダ): 画像生成などを行う生成ネットワーク (β-VAE、VAE/GAN、infoVAE、VQ-VAE [黒144])
・VAR (Vector AutoRegressive model, ベクトル自己回帰モデル): 複数の時系列データに関する回帰タスクを扱う手法
・VGG (Visual Geometry Group): 画像認識の協議会「ILSVRC」で2014年に高い評価を受けた畳み込みニューラルネットワーク。画像分類(物体認識 [テ318])を行うCNNであって、単体で物体検出はできない(単体で物体検出はできるのは、FPN、SSD、YOLO) [黒351]。
参考文献: ***は、ページ番号。
[テ***] 『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト』第3版
[黒***] 『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』第3版
Atari2600 をプレイ
・Rainbow [黒366]
・Agent57 (DQNベース)[黒393]
Dota2 をプレイ
・OpenAI Five (マルチエージェント強化学習。学習アルゴリズムはPPO, Proximal Policy Optimization)[黒393]
参考文献: ***は、ページ番号。
[黒***] 『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』第3版
2区分なら、訓練データとテストデータ。
[ 訓練・検証・テストデータの違い #DeepLearning – Qiita ]
・テストデータ
>汎化性能をチェックするために、最後に(理想的には一度だけ)利用する。
・検証データ
>ハイパーパラメータの性能を評価するために利用する。