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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

特定の目的（囲碁や画像診断など）に特化して能力を発揮するAIを何と呼ぶか。

現在のAIの主流であり、特定の限定された領域で人間以上の性能を出すものを指す。

2026年3月13日

決定木を多数作成し、それらの結果の多数決で最終判断を行う手法はどれか。

バギングという手法を用い、複数の決定木を組み合わせることで精度を高める。

2026年3月13日

インフラ点検において、ドローンとAIを組み合わせる最大のメリットはどれか。

人間が近づくのが困難な高所や橋梁の裏側などを安全かつ効率的に調査できる。

2026年3月13日

エッジデバイスで動作させるために、AIモデルのサイズを軽量化する技術はどれか。

精度の高い複雑なモデル（教師）の知識を、軽量なモデル（生徒）に継承させる手法である。

2026年3月13日

人間がフィードバックを与えて、生成AIの回答を好ましい方向に調整する手法はどれか。

人間の評価を報酬として強化学習を行い、AIの振る舞いを人間に最適化する。

2026年3月13日

AIが提示した情報に対して、人間が批判的に吟味して活用する能力を何と呼ぶか。

AIの特性を理解し、その出力の正誤や妥当性を判断して適切に扱うスキルである。

2026年3月13日

質的変数のカテゴリー間の関連性の強さを分析する統計手法はどれか。

観測値と期待値のズレを計算し、2つの属性が独立かどうかを判定する。

2026年3月13日

組織内の各部署に散らばったデータが連携されず、孤立している状態を何と呼ぶか。

情報の共有が滞り、全社的なデータ活用が困難になっている状況を指す。

2026年3月13日

画像の一部を塗りつぶし、AIにその部分を推測して補完させる学習手法はどれか。

欠損した画像情報を周囲の文脈から予測して修復する技術である。

2026年3月13日

データセットを複数のグループに分け、一部をテスト用、残りを学習用に使い回す検証法はどれか。

データの偏りを防ぎ、モデルの汎化性能をより正確に評価するための手法である。

2026年3月13日