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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

AIによる動画像解析において；「背景は固定されている」という前提をおき；動いている物体（前景色）だけを抽出する古典的な手法を何というか。

監視カメラなどで侵入者を検知するための基礎的な技術。

2026年1月25日

「AIガバナンス」において；AIが下した決定に対して「なぜその決定に至ったか」の説明を求める権利を；GDPRなどの法的枠組みでは何と呼ぶか。

自動化された意思決定によって個人の権利が不当に侵害されるのを防ぐ。

2026年1月25日

TransformerのAttention計算において；行列の次元 $d$ の平方根でドット積を割る（スケーリングする）主な理由はどれか。

ドット積の値が大きくなると；Softmax関数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

強化学習のエージェントが；「実環境での1回の試行」から得られる情報を最大化するために；「失敗しやすいギリギリの境界線」を重点的に学習する手法を何というか。

データ収集の効率を高め；学習時間を短縮するための高度なアプローチ。

2026年1月25日

LLMのデコーディングにおいて；もっともらしい単語（確率の高い単語）だけでなく；複数の候補を枝分かれさせて探索し；全体の確率が最も高い文を選ぶ手法はどれか。

局所的な最適解に陥るのを防ぎ；より流暢な文章を生成する。

2026年1月25日

LLMのAPIコストを削減するために；「似たような質問」が来た際に過去の回答を返す仕組みにおいて；ベクトルの「コサイン類似度」を用いて判定することを何というか。

文字列の完全一致ではなく；「意味の近さ」でキャッシュをヒットさせる。

2026年1月25日

AI開発において；「プライバシー保護」と「データの有用性」の両立を目指し；計算過程で個人情報を復号せずに処理する技術はどれか。

複数の組織が互いにデータの中身を知ることなく；統計解析や学習を行う。

2026年1月25日

モデルが予測した確率の「不確かさ」を；複数の異なる初期値で学習したモデルの出力の「分散」で評価する手法を何というか。

Deep Ensemblesと呼ばれ；より信頼性の高い「わからない」を判断できる。

2026年1月25日

複数の確率変数の間の相関関係をグラフで表現する際；「閉じたループを持たない」方向性のあるグラフを何と呼ぶか。

因果関係を表現するための標準的なグラフ構造。

2026年1月25日

AI導入において；「データの収集・加工」から「モデルの構築・運用」までを自社内で一貫して行う体制を何というか。

知見の蓄積と；自社のドメインに特化した高度な最適化が可能になる。

2026年1月25日