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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

決定木において、どの項目でデータを分割するかを決める際の基準となる指標はどれか。

分割によってどれだけデータの「不純度」が減少したかを測定し、最適な分割点を探る。

2026年3月13日

農業分野において、AIが画像診断で害虫を検出し、必要な箇所にのみ農薬を散布する技術はどれか。

ICTやAIを駆使し、省力化や高品質生産を実現する次世代の農業形態。

2026年3月13日

AIが人間のような身体を持たないため、言葉の意味を真に理解できないとする批判はどれか。

知能には環境と相互作用するための物理的身体が不可欠であるという考え方。

2026年3月13日

大規模言語モデル（LLM）において、入力可能な文字数の上限（窓の大きさ）を何と呼ぶか。

AIが一度に把握し、処理の文脈として利用できる情報の範囲を指す。

2026年3月13日

ニューラルネットワークにおいて、特定の層の出力を次の層に渡す際に使われる非線形関数はどれか。

入力値の総和を変換し、ネットワークに表現力を与える（ReLUやシグモイド等）。

2026年3月13日

AIの開発プロセスにおいて、特定の集団に不利益を与えないよう公平性を保つための手法はどれか。

性別や人種などの属性によるバイアスが結果に含まれていないかを統計的に検証すること。

2026年3月13日

母集団の平均を推定する際、95%の確率でその範囲に含まれると言える区間を何と呼ぶか。

標本から得られたデータに基づき、真の値が存在すると推定される統計的な範囲。

2026年3月13日

音声認識において、単語の繋がりが自然な日本語として成立するかを判定するモデルはどれか。

音素の並びを「文章」として意味が通じるように補正・選択するための統計モデル。

2026年3月13日

ビッグデータの活用において、データの鮮度が重要視されるリアルタイム分析の特性はどれか。

データの発生から処理、分析、活用までのスピードの速さを指すビッグデータの要素。

2026年3月13日

行動の結果として得られる「報酬」を最大化するように試行錯誤を繰り返す学習手法はどれか。

エージェントが環境から得られるスコアを最大にするための戦略を自律的に学習する。

2026年3月13日