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JDLA E資格 (エンジニア)

「JDLA E資格 (エンジニア)」の記事一覧

2026年3月13日

5 Forces Analysis

2026年3月13日

1×1 Convolution

2026年3月13日

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）において、報酬モデル（Reward Model）は何を学習するか。

同じプロンプトに対する複数の回答ペアについて、人間がどちらが良いかを判定したデータを用い、その選好…

2026年3月13日

LLMのファインチューニング手法「LoRA」において、学習対象となる行列のランク（階数）はどう設定されるか。

パラメータ更新量を低ランク行列の積（A×B）で近似することで、学習すべきパラメータ数を劇的に削減する。

2026年3月13日

「Neural Tangent Kernel (NTK)」理論が扱うニューラルネットワークの設定はどれか。

無限幅のネットワークは、学習中に重みがほとんど変化せず、カーネル回帰として振る舞うという理論的枠組…

2026年3月13日

強化学習における「World Models」のアプローチの特徴はどれか。

環境のダイナミクスを学習したモデル（世界モデル）内でエージェントを訓練することで、実環境での試行回…

2026年3月13日

「二重降下（Double Descent）」現象において、テスト誤差が再び下がり始めるのはいつか。

モデルの容量が補間閾値（データ数と一致する点）を超えると、過学習が悪化する代わりに、滑らかな関数を…

2026年3月13日

敵対的攻撃「FGSM」が、画像に加えるノイズを作成するために使う情報はどれか。

損失を増大させる方向（勾配の方向）へ、人間には気付かない程度の微小な変化（epsilon * sign(gradient)…

2026年3月13日

「Masked Autoencoder (MAE)」がBERTと異なる点として、画像処理特有のアプローチはどれか。

計算効率を上げるため、エンコーダには可視パッチのみを入力し、軽量なデコーダでマスク・トークンと組み…

2026年3月13日