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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（Rectified Linear Unit）関数の定義式はどれか。

ReLUは入力xが負なら0、正ならxを出力する関数で、勾配消失問題の緩和に寄与する。

2026年3月13日

ニューラルネットワークにおける「活性化関数」の役割は何か。

線形変換の重ね合わせだけでは表現できない複雑な関数を近似するために、非線形な活性化関数が必要である。

2026年3月13日

勾配降下法において、学習率が大きすぎる場合に起こりうる問題はどれか。

学習率が大きすぎると、更新ステップが大きすぎて最適解を飛び越えてしまい、損失関数が発散することがあ…

2026年3月13日

ROC曲線の横軸と縦軸の組み合わせとして正しいものはどれか。

ROC曲線は、しきい値を変化させたときのFPR（1-特異度）を横軸、TPR（感度）を縦軸にプロットしたものであ…

2026年3月13日

アンサンブル学習の一つである「バギング」の代表的なアルゴリズムはどれか。

ランダムフォレストは、ブートストラップサンプリングを用いたバギングを決定木に適用した手法である。

2026年3月13日

k-近傍法（k-NN）の特徴として適切なものはどれか。

k-NNは怠惰学習と呼ばれ、モデルの学習を行わず、推論時に全データとの距離を計算する。

2026年3月13日

主成分分析（PCA）の主な目的はどれか。

PCAは高次元データを分散が最大になる方向へ射影し、情報の損失を抑えつつ次元を削減する手法である。

2026年3月13日

評価指標「Recall（再現率）」の計算式として正しいものはどれか（TP:真陽性, FN:偽陰性）。

Recallは、実際に正であるもののうち、どれだけ正しく正と予測できたかの割合である。

2026年3月13日

過学習（Overfitting）を防ぐための正則化手法であるL1正則化の特徴はどれか。

L1正則化（Lasso）はスパース性を生み出しやすく、不要な特徴量の重みを0にする特徴がある。

2026年3月13日

決定木分析において、情報利得を計算するために用いられる指標はどれか。

決定木の分岐基準には不純度の減少を表す情報利得が使われ、その計算にエントロピーやジニ不純度が用いら…

2026年3月13日