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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

入力データがどのカテゴリに属するかを予測するタスクを何と呼ぶか。

あらかじめ定義されたクラスの中から、データがどれに該当するかを当てるタスク。

2026年3月13日

コールセンターにおいて、AIが顧客の問い合わせ内容を分類し回答案を提示する効果はどれか。

ベテランの知識をAIが補完することで、誰でも一定水準以上の回答が可能になる。

2026年3月13日

1980年代の第2次AIブームの主役となった、専門家の知識をルール化したシステムはどれか。

専門家（エキスパート）の知識を「もし～ならば」という形式で登録したシステム。

2026年3月13日

機械学習モデルの開発・運用・監視を自動化し、効率化する仕組みはどれか。

機械学習（ML）と運用（Operations）を組み合わせた、継続的な改善の枠組みである。

2026年3月13日

適合率と再現率の調和平均をとり、モデルの性能を総合的に評価する指標はどれか。

正解率だけでは測れない、クラスの偏りがあるデータの評価に適した指標である。

2026年3月13日

既存のモデルに少量の追加データを学習させ、特定のドメインに適応させる手法はどれか。

基盤モデルに対し、特定の専門用語やタスクを学習させて専門性を高めること。

2026年3月13日

AIの学習データが男性に偏っていたため、女性の採用評価が低くなった事例を何と呼ぶか。

学習データの不均衡により、特定の性別に対して不利な判断が下されることである。

2026年3月13日

元のデータから個人の特定につながる情報を削除し、復元不能にしたデータはどれか。

特定の個人を識別できないように加工し、かつ復元できないようにした情報である。

2026年3月13日

自然言語処理において、単語を数値ベクトルに変換する手法「Word2Vec」の考え方はどれか。

似た文脈で使われる単語は似た意味を持つという仮説に基づきベクトル化を行う。

2026年3月13日

データに含まれる異常値（外れ値）を自動的に検出する手法はどれか。

通常のパターンから大きく外れたデータを識別し、故障や不正の発見に役立てる。

2026年3月13日