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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

ReLU関数に適した重みの初期化手法「Heの初期値」の標準偏差はどのように設定されるか（nは前層のノード数）。

ReLUは負側が0になるため、分散を保つにはXavierの初期値（√1/n）の2倍の分散（√2倍の標準偏差）が必要と…

2026年3月13日

最適化手法において「モーメンタム」が模倣する物理現象はどれか。

現在の勾配だけでなく、過去の移動ベクトルの慣性（勢い）を利用して、局所解からの脱出や収束の高速化を…

2026年3月13日

CNNにおいて、フィルタの重み（パラメータ）を画像全体で共有することの利点はどれか。

同じ特徴（エッジなど）は画像のどこにあっても同じフィルタで検出できるという仮定により、パラメータ数…

2026年3月13日

時系列データの予測モデルを作る際、未来の情報を誤って学習に使ってしまう現象を何と呼ぶか。

本来推論時には知り得ない情報（目的変数そのものや未来のデータ）が説明変数に含まれてしまい、見かけ上…

2026年3月13日

回帰分析において、説明変数同士が高い相関を持つ場合に生じる問題は何か。

マルチコと呼ばれ、回帰係数の推定値が不安定になり、解釈や予測精度に悪影響を及ぼす現象。

2026年3月13日

勾配ブースティング決定木（GBDT）がランダムフォレストと異なる点はどれか。

GBDTは前の木の誤差を次の木が修正するように順番に学習していくブースティング手法であるのに対し、RFは…

2026年3月13日

クラスタリング結果の妥当性を評価する指標「シルエット係数」の範囲はどれか。

各データ点が自身のクラスタにどれだけ近く、隣のクラスタからどれだけ遠いかを評価し、1に近いほど良いク…

2026年3月13日

ランダムフォレストにおいて「Out-of-Bag (OOB) エラー」が意味するものはどれか。

各決定木の学習に使われなかった（袋の外の）データを用いて精度検証を行うため、交差検証と同様の評価が…

2026年3月13日

ロジスティック回帰の決定境界はどのような形状になるか。

特徴量の線形結合をシグモイド関数に通すモデルであり、分類の境界線（面）は直線（超平面）となる線形分…

2026年3月13日

k-近傍法（k-NN）の計算コストに関する記述として正しいものはどれか。

モデルを作らず全データを保持するため、推論時にすべてのデータとの距離計算が必要となり、データ量に応…

2026年3月13日