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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

多変数関数f(x)の極値判定に用いられる「ヘッセ行列」の定義はどれか。

ヘッセ行列が正定値であれば極小、負定値であれば極大、不定符号であれば鞍点と判定できる。

2026年3月13日

行列Aの擬似逆行列（Moore-Penrose）A^+の性質として正しいものはどれか。

擬似逆行列は4つの定義条件の一つとして AA^+A = A を満たし、逆行列が存在しない行列に対しても定義され…

2026年3月13日

確率変数Xの関数g(X)の期待値E[g(X)]に関する「イェンセンの不等式」が成り立つ条件はどれか。

g(x)が下に凸な関数であれば E[g(X)] ≧ g(E[X]) が成り立ち、上に凸なら不等号が逆になる。

2026年3月13日

「RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)」のプロセスの順序として正しいものはどれか。

まず人間が書いた回答でモデルを微調整(SFT)し、次に人間の評価データで報酬モデルを作り、最後にその報酬…

2026年3月13日

「Conformal Prediction（適合予測）」が提供するものは何か。

点推定ではなく、「この範囲に真値が95%の確率で入る」といった統計的な保証付きの予測領域を出力する枠組…

2026年3月13日

「SimSiam」などの自己教師あり学習における「Collapsing（崩壊）」とはどのような現象か。

負例（Negative Pairs）を使わない手法において、モデルが「常に同じ出力をすれば損失が0になる」という自…

2026年3月13日

「拡散モデル（Diffusion Model）」において、サンプリングを高速化する手法（例：DDIM）のアプローチはどれか。

DDPMは確率的な逆拡散過程を経るためステップ数が多いが、DDIMは非マルコフ過程を仮定し、同じ学習済みモ…

2026年3月13日

「Vision-Language Model (VLM)」における「Flamingo」のようなモデルの特徴はどれか。

既存の高性能な言語モデルと画像モデルの重みを固定したまま、それらをつなぐアダプタ部分のみを学習させ…

2026年3月13日

LLMのファインチューニング手法「LoRA (Low-Rank Adaptation)」の仕組みはどれか。

巨大なモデルの全パラメータを再学習するのはコストが高いため、更新量を行列分解した少数のパラメータに…

2026年3月13日

「NeRF」を高速化するために開発された「Instant NGP」などで使われる技術はどれか。

空間座標をハッシュテーブルを用いた特徴ベクトルにマッピングすることで、NeRFの学習と推論を劇的（数秒…

2026年3月13日