HOME
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

複数の変数の相関関係を調べる際；「AがBに影響し、BがCに影響する」という流れにおいて、Bを固定（条件付け）するとAとCの相関が消える現象を何というか。

因果パスを特定し；見かけ上の相関と真の因果を区別するための重要な概念。

2026年1月25日

画像生成AIにおいて；「テキストによる指示」と「画像の内容」の不一致を防ぐため；生成中の画像を一度テキストに戻して指示とのズレを計算するフィードバック手法はどれか。

生成結果の論理的整合性と品質を向上させるための高度な技術。

2026年1月25日

LLMの学習において；「数学の問題」や「コードの解説」など、論理的思考が必要な高品質データを人工的に生成して学習に用いる手法を何というか。

インターネット上のデータの質の限界を克服し；推論能力を飛躍的に高める。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの学習において；「局所最適解（ローカルミニマム）」に陥るのを防ぐため；学習率を周期的に上下させる手法を何というか。

高い学習率で一旦不安定にさせることで；より深い谷（グローバルな最適解）を探す。

2026年1月25日

強化学習において；エージェントが「環境から得られる報酬」をそのまま使うのではなく；「人間から見た行動の良さ」を反映した報酬に変換するプロセスを何というか。

RLHFの中核プロセスであり；人間の好みを報酬関数として数値化する。

2026年1月25日

AIが「特定の政治的グループ」ばかりを検挙するように指示された監視カメラなどのシステムが引き起こす、社会的な不平等や人権侵害を何と呼ぶか。

技術が特定の勢力の支配の道具として使われることへの倫理的・法的警鐘。

2026年1月25日

LLMアプリケーションにおいて；「入力されたプロンプト」の中に「システム命令を無視せよ」という不正な指示が隠されていないかをチェックする別のLLMを何というか。

プロンプト・インジェクション攻撃を防御するための多層防御の一つ。

2026年1月25日

モデルが学習データに対して「自信満々に間違った予測（過学習）」を出すのを防ぐために；損失関数に「予測確率分布のエントロピー（複雑さ）」を加える手法を何というか。

特定のクラスに確率が集中しすぎるのを防ぎ；柔軟な判断を残させる。

2026年1月25日

データの分布を要約する際；「平均値」の代わりに「データを小さい順に並べて真ん中に来る値」を用いる最大のメリットはどれか。

中央値（メディアン）は；一部の異常値に左右されない安定した指標である。

2026年1月25日

AIを導入した際の「ROI（投資対効果）」の算出において；「AI導入によって不要になったソフトウェアのライセンス料」などの直接的な経費削減を何と呼ぶか。

目に見える形で財務諸表に現れる経費削減効果。

2026年1月25日