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データサイエンティスト検定™ リテラシー

「データサイエンティスト検定™ リテラシー」の記事一覧

ウェブサイト上で、元のページ（A）と一部を変えたページ（B）をランダムに表示し、どちらが効果的か検証する手法はどれか。

A/Bテストは、データに基づいてデザインや文言を最適化する最も基本的な手法。

2026年1月25日

テキストデータの各単語に、その文脈上の意味を考慮したベクトルを与える深層学習のモデル（手法）はどれか。

BERTなどのTransformerベースのモデルは、同じ単語でも前後の文脈で意味を区別できる。

2026年1月25日

ニューラルネットワークで、勾配が爆発したり消失したりするのを防ぐために、重みの初期値を調整する手法はどれか。

活性化関数の種類に応じてXavierやHeの初期値を選ぶことで、学習が安定する。

2026年1月25日

ストレージ内のデータを、アクセスの頻度や重要度に応じて異なる性能・コストのデバイスに自動配置することを何と呼ぶか。

頻繁に使うデータはSSD、あまり使わないデータはテープといった使い分けを自動化。

2026年1月25日

市場シェアが高く、かつ市場成長率も高い事業を、BCGのプロダクト・ポートフォリオ・マネジメント（PPM）で何と呼ぶか。

花形（スター）は、利益も大きいが投資も必要な、成長期の主力事業である。

2026年1月25日

分類問題で、確率の閾値を0から1まで変化させた時の真陽性率と偽陽性率の推移をプロットした曲線はどれか。

ROC曲線の下側の面積（AUC）は、分類器の性能を測る代表的な指標。

2026年1月25日

データ間の関係性を「ノード（点）」と「エッジ（線）」の構造で保持するデータベースを何と呼ぶか。

SNSの繋がりや不正検知など、複雑なネットワーク構造の分析に適している。

2026年1月25日

個人情報保護法における「要配慮個人情報」に該当しないものはどれか。

年収は慎重に扱うべきだが、法律上の「要配慮個人情報」には定義されていない。

2026年1月25日

アンサンブル学習の「ブースティング」において、前のモデルが間違えたデータに重みを置いて学習する代表的な手法はどれか。

AdaBoostや勾配ブースティングは、逐次的に弱学習器を鍛えていく手法。

2026年1月25日

回帰モデルにおいて、モデルの複雑さを増やすと「バイアス」は減るが、同時に増えてしまうものはどれか。

バイアスとバリアンスはトレードオフの関係にあり、過学習は高バリアンスの状態。

2026年1月25日