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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

生成モデル「GAN（敵対的生成ネットワーク）」におけるGeneratorの目的はどれか。

Generatorは、Discriminator（識別器）が本物のデータと見分けがつかないような偽データを生成するように…

2026年3月13日

強化学習の「活用（Exploitation）」と「探索（Exploration）」のトレードオフにおける「探索」の意味はどれか。

探索は、より高い報酬が得られる可能性を探るために、あえて現在の最適ではない行動を試すことを指す。

2026年3月13日

BERTの学習で用いられる事前学習タスクの一つはどれか。

BERTは、入力文の一部をマスクし、その単語を予測するMLMと、2つの文が連続しているかを判定するNSPで事前…

2026年3月13日

強化学習における「Q学習」が学習する対象は何か。

Q学習は、ある状態で、ある行動をとったときの期待割引累積報酬である行動価値関数（Q値）を推定する。

2026年3月13日

セマンティックセグメンテーションのタスク内容はどれか。

画像の全てのピクセルに対して、それが何（ラベル）であるかを分類するタスクである（同種物体は区別しな…

2026年3月13日

Attentionメカニズムが解決したSeq2Seqモデルの課題はどれか。

Encoderの全出力を固定長ベクトルに押し込まず、Decoderが各ステップで入力の重要な部分を動的に参照でき…

2026年3月13日

Transformerアーキテクチャの最大の特徴はどれか。

Transformerは再帰構造を排し、並列計算が可能なSelf-Attention機構を用いることで、長距離依存の学習と高…

2026年3月13日

物体検出アルゴリズム「YOLO」の特徴はどれか。

YOLO（You Only Look Once）は画像全体を単一のCNNに通し、高速にバウンディングボックスとクラス確率を同…

2026年3月13日

自然言語処理における「Word2Vec」のSkip-gramモデルが予測するものは何か。

Skip-gramは、入力された中心語から、その周辺にある文脈語の出現確率を予測するように学習する。

2026年3月13日

LSTM（Long Short-Term Memory）にある「忘却ゲート」の役割は何か。

忘却ゲートは、前の時刻のセル状態のうち、どの情報を保持し、どの情報を捨てるかをシグモイド関数で決定…

2026年3月13日