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IBM AI Engineering Professional Certificate

「IBM AI Engineering Professional Certificate」の記事一覧

残差（Residual）を学習することで100層を超えるような非常に深いネットワークを実現したモデルはどれか。

ResNetはスキップ接続により勾配を直接後ろの層へ伝えることができる。

2026年3月12日

平均を0、標準偏差を1にするようにデータを変換する処理を何と呼ぶか。

標準化は異なる単位を持つ特徴量を同じスケールで扱うために重要である。

2026年3月12日

大規模なデータセット（ImageNetなど）で学習されたモデルのパラメータを初期値として利用する手法を何と呼ぶか。

ファインチューニングは既存の知識を活用して学習を効率化する。

2026年3月12日

ニューラルネットワークにおいて、入力データのわずかな変動に過敏に反応しないようにする性質を何と呼ぶか。

ロバスト性が高いモデルは、ノイズや入力の変動に対して安定した予測を行う。

2026年3月12日

モデルが「ポジティブ」と予測したもののうち、実際に正解だった割合を示す指標はどれか。

適合率（Precision）は誤検知（偽陽性）をどれだけ抑えられたかを示す。

2026年3月12日

AutoAIが自動的に生成し、異なるアルゴリズムや前処理の組み合わせを試した結果を何と呼ぶか。

AutoAIは複数のPipelineを生成し、それぞれのパフォーマンスを比較する。

2026年3月12日

カラー画像を扱うCNNにおいて、最初の畳み込み層の入力チャンネル数は通常いくつか。

RGBの3チャンネルが標準的な入力チャンネル数となる。

2026年3月12日

PyTorchで重みを更新するために使用するオブジェクトはどれか。

Optimizerは計算された勾配を元にパラメータの値を変更する役割を持つ。

2026年3月12日

単語をその単語の「希少性」を考慮してベクトル化する手法はどれか。

TF-IDFは多くの文書に出現する単語の重みを下げ、特徴的な単語を強調する。

2026年3月12日

入力が負のときは0、正のときは入力をそのまま出力する関数はどれか。

ReLU（Rectified Linear Unit）は勾配消失が起きにくく、計算が非常に高速である。

2026年3月12日