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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
データ分析で、ある結果(目的変数)に対して複数の原因(説明変数)の寄与度を調べる手法はどれか。
複数の要因が複雑に絡み合う現象を、それぞれの変数の影響度として数値化する手法。
2026年3月13日
2012年に画像認識コンペでディープラーニングが圧倒的な成績を収めた出来事は何と呼ばれるか。
トロント大学のチームが開発したAlexNetが他を圧倒し、第3次AIブームの火付け役となった。
2026年3月13日
ニューラルネットワークにおいて、過学習を防ぐために学習途中で一部の接続を遮断する手法はどれか。
ランダムにニューロンを無視することで、特定の回路に依存しすぎない強固なモデルを作る。
2026年3月13日
金融分野の「ロボアドバイザー」が、AIを活用してユーザーに提供する主なサービスはどれか。
リスク許容度に基づき、AIがアルゴリズムを用いて自動でポートフォリオを構築・運用する。
2026年3月13日
2つの変数の間に相関があるように見えても、共通の原因があるだけで因果がない関係を何と呼ぶか。
見かけ上の相関に騙されず、真の因果関係を慎重に見極める必要がある。
2026年3月13日
ChatGPTなどの対話型AIにおいて、直前の会話内容を記憶して応答に反映させる能力を何と呼ぶか。
一連の流れ(文脈)を保持し、代名詞(それ、あれ)などが指す内容を把握すること。
2026年3月13日
AIが差別的な判断をしないよう、開発時に特定の属性(人種や性別等)を学習から除外する配慮はどれか。
学習データに含まれる社会的なバイアスがAIに継承されないようにする対策。
2026年3月13日
物体検出において、画像の中にある複数の物体をそれぞれの矩形で囲む処理を何と呼ぶか。
検出された対象物の位置と大きさを、座標を持つ長方形の枠で表現したもの。
2026年3月13日
企業内外の生のデータを加工せずにそのままの形式で大量に保存しておく場所はどれか。
構造化データだけでなく非構造化データも含め、将来の活用に備え保管する貯蔵庫。
2026年3月13日
サポートベクターマシンにおいて、線形分離できないデータを高次元に飛ばして分離する手法はどれか。
カーネル関数を用いてデータを高次元空間へ写像し、複雑な境界を線形に扱う技術。
2026年3月13日
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