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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

複数の学習モデルを直列につなぎ、前のモデルの誤差を次のモデルが修正するように学習する手法はどれか。

弱学習器を順番に学習させ、徐々に強力なモデルを作り上げるアンサンブル学習の手法。

2026年3月13日

スマートシティにおいて、AIがリアルタイムに最適な信号制御を行うことで得られる主な利益はどれか。

交通流を円滑にすることで、無駄なアイドリングや加速を減らし環境負荷を抑える。

2026年3月13日

ある入力に対し、AIが瞬時に答えを出すプロセス（学習の反対）を何と呼ぶか。

学習済みのモデルを用いて、新しいデータに対して予測や判断を行う実行過程。

2026年3月13日

ニューラルネットワークにおいて、学習中に重みが極端に大きくなるのを防ぐための手法はどれか。

損失関数に重みの大きさをペナルティとして加えることで、過学習を抑制する手法。

2026年3月13日

生成AIの回答を最新の情報や特定の社内文書に基づかせるために、検索を組み合わせる技術はどれか。

Retrieval-Augmented Generationの略で、外部知識を参照して回答を生成する仕組み。

2026年3月13日

正規分布のグラフにおいて、データのばらつきが大きくなるとグラフの形状はどう変化するか。

標準偏差（ばらつき）が大きくなると、中央の密度が下がり裾野が広い形になる。

2026年3月13日

AIが差別を助長しないよう、学習データから人種や性別の情報を削除しても生じる差別はどれか。

住所などの他の項目が人種等と強く相関している場合に、結果として差別が生じること。

2026年3月13日

情報の収集において、Webサイトから特定の情報を自動で抽出・取得する技術はどれか。

プログラムを用いてWebページのHTMLから必要なデータを解析し抽出する手法。

2026年3月13日

AIモデルの軽量化において、寄与度の低いニューロンの結合を削除する手法はどれか。

不要なパラメータを削ぎ落とすことで、精度を維持しつつモデルを高速化する技術。

2026年3月13日

データを学習用とテスト用に分け、学習用データのみを用いてモデルを構築する手法はどれか。

データセットを単純に二分割して、モデルの汎化性能を評価する基本的な手法。

2026年3月13日