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IBM AI Engineering Professional Certificate

「IBM AI Engineering Professional Certificate」の記事一覧

Attention機構の中でも、Query、Key、Valueの全てが同じ入力から生成されるものを何と呼ぶか。

Self-Attentionは系列内の自己相関を計算し、文脈を捉える。

2026年3月12日

クラス分類において、偽陽性を避けること（正確にポジティブを当てること）を重視する場合に参照すべき指標はどれか。

適合率（Precision）は、ポジティブと予測した中の正解割合を示す。

2026年3月12日

画像から画像への変換（Image-to-Image Translation）において、対応するペアデータがなくても学習可能なGANはどれか。

CycleGANはサイクル一貫性損失を用いることで、非対のデータセットから変換を学習できる。

2026年3月12日

勾配降下法において、過去の勾配の蓄積ではなく、直近の勾配の大きさに着目して学習率を調整する手法はどれか。

RMSpropは指数移動平均を用いることで、AdaGradの学習率低下が早すぎる問題を解決する。

2026年3月12日

Watson Studioにおいて、複数のデータソースを結合し、変換、クリーニングを行う視覚的ツールはどれか。

Data Refineryはプログラミングなしでデータの加工・修正が可能である。

2026年3月12日

畳み込みの際に、フィルタの一部を飛ばして適用することで受容野を効率的に広げる手法はどれか。

Dilated（アトラス）畳み込みは、解像度を維持しつつ広い範囲の情報を捉える。

2026年3月12日

PyTorchにおいて、モデルを保存する際に推奨される、重みデータのみを保持する辞書オブジェクトはどれか。

state_dictは各層のパラメータを保存する標準的な形式である。

2026年3月12日

文中の特定の単語がどの「固有表現（人名や組織名など）」に該当するかを特定するタスクはどれか。

固有表現抽出（Named Entity Recognition）は情報抽出の重要なステップである。

2026年3月12日

ハイパーパラメータの探索において、過去の試行結果から次に試すべき値を統計的に推測する手法はどれか。

ベイズ最適化はサロゲートモデルを用いて効率的に最適なパラメータを探索する。

2026年3月12日

画像認識において、受容野を維持しつつパラメータ数を削減するために1×1、3×3の畳み込みを組み合わせる構造はどれか。

SqueezeNetで採用されたFireモジュールは、モデルの軽量化を目的としている。

2026年3月12日