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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

グラフニューラルネットワークの「GraphSAGE」の特徴はどれか。

固定されたグラフ上のノードだけでなく、学習済みの集約関数を使うことで、新たに追加されたノードや別の…

2026年3月13日

メタ学習手法「MAML (Model-Agnostic Meta-Learning)」の核心的なアイデアはどれか。

「学習の仕方を学習する」アプローチの一つで、どんなタスクが来ても、わずかなステップで最適解に到達で…

2026年3月13日

強化学習手法「SAC (Soft Actor-Critic)」の特徴はどれか。

エントロピー正則化項を入れることで、探索（Exploration）を促進し、局所解への陥没を防ぎつつロバストな…

2026年3月13日

「Deformable Convolution」は、通常の畳み込みと何が違うか。

物体の形状やポーズの変化に対応するため、畳み込みの参照位置自体を学習可能なパラメータ（オフセット）…

2026年3月13日

音声合成モデル「WaveNet」の特徴的な構造はどれか。

受容野を指数関数的に広げるDilated Convolutionと、未来の情報を見ないCausal Convolutionを組み合わせ、…

2026年3月13日

画像生成における「Pix2Pix」が必要とする学習データはどのようなものか。

条件付きGAN (cGAN) の一種で、ピクセル単位で対応関係のあるペア画像を用いて、画像の変換（翻訳）を学習…

2026年3月13日

自然言語処理の評価指標「ROUGE」は、主にどのタスクで使われるか。

生成された要約文の中に、参照要約文の単語（n-gram）がどれだけ含まれているか（再現率ベース）を評価す…

2026年3月13日

BERTの派生モデル「DistilBERT」の主な目的はどれか。

BERTの教師モデルから軽量な生徒モデルへ知識を移すことで、スマホ等でも動作しやすい軽量モデルを作成し…

2026年3月13日

物体検出の評価指標「mAP (mean Average Precision)」の計算に含まれるプロセスはどれか。

Average Precision (AP) はPR曲線の積分値であり、これを全クラスで平均したものがmAPである。

2026年3月13日

自然言語処理における「SentencePiece」の特徴はどれか。

未定義語（UNK）をなくすために、BPEやUnigramモデルを用いて、生テキストから直接トークナイザーを学習す…

2026年3月13日