HOME
JDLA E資格 (エンジニア)

「JDLA E資格 (エンジニア)」の記事一覧

LLMにおける「Prompt Engineering」の目的はどれか。

大規模言語モデルに対して、タスクの説明や例示（Few-shot）を適切に入力することで、所望の出力を得やす…

2026年3月13日

XAI手法「LIME」が、複雑なモデルを説明するために用いるアプローチはどれか。

対象データの近傍にサンプルを生成し、その狭い範囲内で線形回帰などの解釈容易なモデルを学習させて説明…

2026年3月13日

音声認識の前処理として、音声を周波数スペクトログラムに変換するために使われる手法はどれか。

音声波形を短い時間窓で切り出し、それぞれフーリエ変換することで、時間ごとの周波数成分の変化（スペク…

2026年3月13日

「誘導バイアス（Inductive Bias）」の意味として正しいものはどれか。

CNNの「局所性」やRNNの「順序性」のように、モデル構造などが持つ、未学習データに対する汎化のための前…

2026年3月13日

自然言語生成で、最も確率が高い単語を貪欲に選び続けると不自然になる問題を緩和する探索手法はどれか。

常に確率トップの単語を選ぶのではなく、複数の候補（ビーム幅）を保持しながら探索することで、より自然…

2026年3月13日

物体検出モデル「FPN (Feature Pyramid Network)」の利点はどれか。

CNNの各階層の特徴マップを統合し、解像度と意味情報の強さを両立させたピラミッド構造を作ることで、大小…

2026年3月13日

物体検出で「Non-Maximum Suppression (NMS)」を行う目的はどれか。

IoUが高い（重なっている）候補枠のうち、スコアが最も高いものだけを残し、他を削除する後処理。

2026年3月13日

強化学習における「報酬仮説」の内容はどれか。

Suttonらが提唱した、知的な行動の目的はすべて報酬信号の最大化という形で定式化できるという仮説。

2026年3月13日

オートエンコーダの損失関数として一般的に使われるのは何か。

入力データを圧縮してから復元し、元の入力とどれだけ似ているか（二乗誤差など）を最小化する。

2026年3月13日

ResNetにおける「ボトルネックアーキテクチャ」の構成順序はどれか（フィルタサイズ）。

次元圧縮(1x1)→畳み込み(3x3)→次元復元(1x1)の順で行うことで、計算量を抑えつつ層を深くする。

2026年3月13日