HOME
IBM Data Science Professional Certificate

「IBM Data Science Professional Certificate」の記事一覧

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が主に適用される分野はどれか。

CNNは画像内の局所的な特徴を抽出する構造を持ち画像分類や物体検出に極めて有効である。

2026年3月12日

分散処理フレームワークApache Sparkにおいてインメモリ処理を行うための主要な抽象化データ構造はどれか。

RDD（Resilient Distributed Dataset）はSparkにおける基本的かつ不変の分散データコレクションである。

2026年3月12日

階層的クラスタリングの結果を木構造の図で表したものを何と呼ぶか。

デンドログラムは個体間の類似度を樹状図の形で視覚化しクラスター形成過程を示すものである。

2026年3月12日

ニューラルネットワークにおいて活性化関数が必要な主な理由はどれか。

活性化関数により複雑な非線形パターンの学習が可能になり多層構造の恩恵が得られる。

2026年3月12日

テキストデータを数値ベクトルに変換する手法「TF-IDF」の「DF」は何を指すか。

Document Frequency（文書頻度）はその単語がいくつの文書に出現するかを示す指標である。

2026年3月12日

アンサンブル学習において弱学習器を逐次的に学習させ誤差を修正していく手法はどれか。

ブースティングは前のモデルが間違えたデータに重みを置いて次々とモデルを構築する手法である。

2026年3月12日

サポートベクターマシン（SVM）で線形分離不可能なデータを高次元に写像する手法はどれか。

カーネルトリックは計算量を抑えつつデータを高次元空間へ写像し線形分離を可能にする技術である。

2026年3月12日

標準化（Standardization）を行った後のデータの平均と標準偏差はどうなるか。

標準化は各データから平均を引き標準偏差で割ることで分布を標準正規分布に近づける。

2026年3月12日

モデルの汎化性能を評価するためにデータをk個に分割して検証を繰り返す手法はどれか。

k-分割交差検証はデータを均等に分割しテストデータを入れ替えて精度を評価する信頼性の高い手法である。

2026年3月12日

特徴量のスケールを0から1の範囲に収める手法を何と呼ぶか。

正規化は特徴量の最小値を0；最大値を1に変換しデータの尺度を統一する処理である。

2026年3月12日