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G検定ジェネラリスト検定

「G検定ジェネラリスト検定」の記事一覧

不確実性を伴う予測において；「95%の確率で正解が含まれる範囲」を数学的に保証し；AIの信頼性を可視化する手法はどれか。

分布の仮定なしに予測の信頼区間を保証できる強力な枠組みである。

2026年1月25日

画像生成において；物体の配置や形状を「テキスト」ではなく「簡単なスケッチ」や「ポーズ図」で制御する補助ネットワークはどれか。

既存の拡散モデルに条件付けを追加する画期的な手法である。

2026年1月25日

ニューラルネットワークのパラメータを「1ビット（{-1, 1}）」に制限したモデルにおいて；重みの更新時に使われる「実数値の勾配」を何と呼ぶか。

不連続な値を微分するために；勾配をそのままバイパスさせる手法。

2026年1月25日

LLMに非常に長いドキュメントを読み込ませる際；アテンションの計算範囲を制限してメモリ消費を線形に抑える構造を何というか。

Mistral 7Bなどで採用され；長いコンテキストの効率的な処理を可能にする。

2026年1月25日

強化学習において；エージェントが「未知の環境」を探索する際；自身の「世界モデル」が予測に失敗した度合いを報酬として与える手法はどれか。

予測誤差を「好奇心」として定義し；未知の領域への探索を促す。

2026年1月25日

LLMの運用において；推論コストを削減するために；「似たような質問」に対する回答をセマンティック（意味的）に検索して再利用する機能を何というか。

LLMの呼び出し回数を減らし；応答速度とコストを改善する。

2026年1月25日

AIが特定の個人の「秘密」や「弱点」を推論し；それを悪用して詐欺を行うリスクを総称して何というか。

生成AIによる高度ななりすましや説得工作への警戒が必要である。

2026年1月25日

AIモデルの「スケーリング則」において；計算資源を増やした際に性能が飽和するのを防ぐために同時に増やすべき2つの要素はどれか。

計算量；モデルサイズ；データ量の3つが適切な比率で増える必要がある。

2026年1月25日

モデルの学習において；あらかじめ定義された「教師モデル」のソフトターゲットを「生徒モデル」が学習する手法を何というか。

巨大なモデルの知見を軽量なモデルに継承させる手法である。

2026年1月25日

高次元データの分析において；「全データの距離がほぼ等しくなってしまう」現象を避けるために用いられる；局所的な近傍関係を重視した次元圧縮手法はどれか。

高次元空間の構造を低次元で視覚化するのに適した非線形手法である。

2026年1月25日