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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

3Dシーンのレンダリングにおいて；「光線（レイ）上のサンプリング」を行わず；ガウス分布の集合として高速描画する最新手法はどれか。

NeRFよりも圧倒的に高速な描画が可能であり；リアルタイム3D表示の主流になりつつある。

2026年1月25日

「AIセーフティ」の国際議論において；「高度なAIが自律的に自身のコードを改善し；制御不能になる」というシナリオを特に何と呼ぶか。

シンギュラリティに至る過程における安全性上の最大の懸念とされる。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの「情報の圧縮」を数学的に解析し；学習とは「予測に不要な情報を削除する過程」であるとする理論はどれか。

Tishbyらによって提唱された；深層学習の汎化性能を説明する有力な仮説の一つ。

2026年1月25日

LLMに「逆の立場の意見」を生成させたり；「自分の回答の矛盾」を自ら指摘させたりすることで論理性を高める手法を何というか。

多角的な視点から自分の回答を検証させることで；精度の向上を狙う。

2026年1月25日

強化学習のエージェントが「1つのタスク」を学ぶ際；あえて「関連する別の補助的なタスク」も同時に学習させる手法を何というか。

メインの目標だけでなく周辺の構造を学ぶことで；頑健な特徴表現を獲得しやすくなる。

2026年1月25日

AIが「特定の人種や性別を犯罪者として誤認しやすい」問題を解決するために；「多様な属性のデータ」を意識的に学習させる取り組みを何というか。

公平なAIを構築するために；偏りのないデータセットを用意することが倫理的責務である。

2026年1月25日

LLMのAPI運用において；特定の「有害な出力」が生成された際に；それを自動で遮断して定型の安全な回答に差し替える仕組みを何というか。

ユーザーに有害な情報が届くのを防ぐための最終的な防衛ラインである。

2026年1月25日

AI導入において；「データを持つ者」が「アルゴリズムを持つ者」よりも優位に立つとされる最大の理由はどれか。

アルゴリズムは汎用化・オープンソース化しやすいが；独自の良質なデータは参入障壁になる。

2026年1月25日

モデルの精度を評価する際；「陽性と予測したもののうち実際に陽性だった割合」と「実際に陽性なもののうち陽性と予測できた割合」の両方を重視する指標はどれか。

適合率と再現率の調和平均であり；不均衡データの評価に適している。

2026年1月25日

データの次元を圧縮した際；元の情報の何%が保持されているかを示す指標であり；主成分分析などで次元数を決める際の基準となるものはどれか。

一般に70%〜80%程度を目安に主成分の数を選択する。

2026年1月25日