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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

特定の入力に対して、中間層（隠れ層）を経由して出力を得るAIの構造はどれか。

脳の神経回路を模し、入力層・中間層・出力層で構成されるのがニューラルネットワークである。

2026年3月13日

試行錯誤を通じて、報酬が最大になるような行動を学習する手法はどれか。

エージェントが環境との相互作用で報酬を得ることで最適な行動を学ぶのが強化学習である。

2026年3月13日

AIの学習データに含まれる偏りによって、特定の属性が不利益を被ることを何と呼ぶか。

アルゴリズムの設計や学習データに由来する判断の偏りをアルゴリズム・バイアスと呼ぶ。

2026年3月13日

音声認識において、音響信号を単語や音素の列に変換するモデルはどれか。

音声を音の最小単位に分解して認識するためのモデルを音響モデルと呼ぶ。

2026年3月13日

決定木において、データの純度を高めるために使用される指標はどれか。

データの混ざり具合（不純度）を測定し、分割の基準とする指標をジニ係数という。

2026年3月13日

過学習（オーバーフィッティング）を抑制するために用いられる手法はどれか。

モデルの複雑さにペナルティを課すことで、未知のデータへの対応力を高めるのが正則化である。

2026年3月13日

データ分析の結果に基づき、将来の数値を予測することを何と呼ぶか。

過去のデータから将来の出来事や数値を推定する分析手法を予測的分析という。

2026年3月13日

金融分野において、AIを用いて融資審査や不正検知を行う技術を何と呼ぶか。

金融（Finance）と技術（Technology）を融合させたAI活用の領域をFinTechと呼ぶ。

2026年3月13日

時系列データにおいて、季節性やトレンドを排除し分析しやすくする処理はどれか。

周期的な変動を除去し長期的な傾向を捉えるために差分をとるなどの処理が行われる。

2026年3月13日

既存の画像やテキストを学習し、それらに似た新しいデータを生成する技術はどれか。

データ全体の分布を学習し、未知のデータを新たに作り出すモデルを生成モデルと呼ぶ。

2026年3月13日