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ITパスポートシラバス6.2 (AI・データ活用)

「ITパスポートシラバス6.2 (AI・データ活用)」の記事一覧

同じ学習データを使い回し、ランダムに抽出して複数のモデルを作るバギングの代表例はどれか。

複数の決定木を独立に学習させ、その多数決で結果を出す強力なアルゴリズム。

2026年3月13日

AIによる需要予測を導入した小売業において、最初に改善されるべき経営指標はどれか。

需要に合わせて仕入れることで、在庫が滞留する期間を短くし効率化できる。

2026年3月13日

コンピュータの処理能力向上に貢献した、半導体の集積密度が18ヶ月で2倍になるという法則はどれか。

AIの爆発的な進化を支えたハードウェアの進歩に関する経験則。

2026年3月13日

動画生成AIにおいて、数秒の短い動画を作成する際に一貫性を保つための主要なモデル構造はどれか。

ノイズから段階的に画像を復元する手法を動画のフレームに応用したモデル。

2026年3月13日

強化学習において、エージェントが行動を決定するためのルールや確率を何と呼ぶか。

ある状況下でどのような行動を選択するかを定義した、学習の核心となる戦略。

2026年3月13日

質的変数を分析するために、カテゴリー（性別など）を「0」や「1」の数値に変換した変数はどれか。

計算機で扱えない質的な情報を、便宜上数値として表現した変数のこと。

2026年3月13日

企業内にある構造化・非構造化を問わない多種多様なデータを一元管理する概念はどれか。

データを共通の基盤で管理し、組織全体での利活用を容易にするための仕組み。

2026年3月13日

AIが提示した医療診断や融資審査の結果に対し、人間が介入して最終決定を下す仕組みはどれか。

AIにすべてを任せるのではなく、人間がプロセスの一部として監視・判断を行うこと。

2026年3月13日

自然言語処理において、単語を数値化する際に「単語の出現頻度」を考慮する手法はどれか。

多くの文書に出現する単語の重要度を下げ、特徴的な単語を強調する統計的手法。

2026年3月13日

相関係数が「0」に近いとき、2つの変数の間に認められる関係性はどれか。

一方の数値が増減しても、もう一方の数値に一定の傾向が見られない状態。

2026年3月13日