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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

データの分散が最大になるような軸を見つけ、多次元のデータを低次元に圧縮する手法はどれか。

主成分分析（PCA）は、情報の損失を抑えつつデータの次元を削減するために用いられる。

2026年3月13日

分析の前にデータを一定の範囲（0から1など）に収める処理を何と呼ぶか。

異なる尺度のデータを比較可能にするため、値を一定の範囲に変換することを正規化と呼ぶ。

2026年3月13日

複数の学習モデルを組み合わせて、個々のモデルよりも高い精度を得る手法はどれか。

複数のモデルの予測結果を統合して最終的な判断を下すのがアンサンブル学習である。

2026年3月13日

工場の検品作業において、AIが不良品を自動判別する技術は何に分類されるか。

カメラで撮影した製品画像から傷や欠陥を検出するのは画像認識技術の応用である。

2026年3月13日

原因となる変数（説明変数）から結果となる変数（目的変数）を予測する手法はどれか。

回帰分析は変数間の関係を数式化し、ある値から別の値を予測するために用いられる。

2026年3月13日

大規模な言語データを学習し、高度な文章生成や対話が可能なモデルはどれか。

大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータを基に文脈を理解し応答を生成する。

2026年3月13日

構造化されていないテキストデータから有益な情報を取り出す手法はどれか。

自然言語処理を用いて大量のテキストから傾向やキーワードを抽出するのがテキストマイニングである。

2026年3月13日

AIが人間に代わって意思決定を行う際、その責任の所在を明確にすることを何と呼ぶか。

AIがなぜその結論に至ったか、およびその結果への責任（アカウンタビリティ）が重視される。

2026年3月13日

データの中にある外れ値が平均値に与える影響を軽減する統計量はどれか。

中央値は極端な値（外れ値）に影響されにくいため、データの代表値として有効である。

2026年3月13日

2つのネットワークが競い合うように学習し、本物に近いデータを生成する手法はどれか。

敵対的生成ネットワーク（GAN）は、生成器と識別器を競わせることで精度を向上させる。

2026年3月13日