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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

因果推論において；「介入」を行うことができない観察データから因果関係を特定するため；外部の変動を利用する手法はどれか。

直接的な因果が測定できない場合に；第三の変数を用いてバイアスを除去する。

2026年1月25日

LLMの出力から「学習データに含まれる機密情報」を抽出されるリスクに対し；学習時にノイズを加えて数学的に保護する手法はどれか。

個別のデータが学習結果に与える影響を制限し；プライバシーを担保する。

2026年1月25日

AIによる三次元生成において；物体の表面を定義するのではなく；空間全体の「符号付き距離（SDF）」をネットワークで学習する手法を何というか。

物体の形を連続的な関数として表現し；滑らかな3D形状を生成・操作する。

2026年1月25日

TransformerのAttention層において；「Softmax」計算の前にスケーリングを行う主な理由はどれか。

ドット積の値が大きくなるとSoftmaxの勾配が消失し学習が停滞するのを回避する。

2026年1月25日

LLMアプリケーションにおいて；出力されたコードが「実行可能か」「バグがないか」を隔離環境で自動テストするコンポーネントを何というか。

安全性を確保しつつ；AI生成のプログラムを実利用するための仕組み。

2026年1月25日

強化学習のエージェントが「未知の環境」に適応する際；「過去のタスクで得た経験」を新しいタスクの学習に活かす分野を何というか。

「学習の仕方を学習する」ことで；新しい環境への適応スピードを劇的に高める。

2026年1月25日

AIが「社会の暗黙のルール」を破ってしまい；不快感や実害を与えることを防ぐために設定される制約条件を何と呼ぶか。

安全かつ信頼できるAI運用のための規範と技術的制限である。

2026年1月25日

モデルが予測した結果が「特定の属性」に対して偏っている場合に；予測結果の「閾値」をグループごとに調整して公平性を確保する手法はどれか。

モデル自体は変えずに；出力の判断基準を調整することで統計的な公平性を保つ。

2026年1月25日

2つの変数の関係を調べる際；「AがBの原因であり；かつBもAの原因である」というループ状の因果関係を分析できる手法はどれか。

双方向の因果関係が複雑に絡み合う現象をモデル化できる。

2026年1月25日

AIを導入した際の「生産性の向上」を最大化するために；既存の業務フローをAIに合わせて根本から再設計することを何というか。

AIの特性（高速処理や24時間稼働）を活かすためにプロセスを刷新する。

2026年1月25日