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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

日本政府が策定した「AI事業者ガイドライン（2024）」において；AI開発者が優先すべき「3つの理念」に含まれないものはどれか。

基本理念は人権や社会の持続可能性に重点を置いている。

2026年1月25日

ニューラルネットワークが「どんな複雑な関数でも近似できる」という数学的な定理を何というか。

深層学習がなぜこれほど強力なのかを支える理論的根拠の一つ。

2026年1月25日

動画像において；物体が「背後に隠れた（遮蔽された）」後も；その同一性を維持して追跡し続ける技術を何というか。

視界から消えた瞬間の推論も含めて継続的に監視する。

2026年1月25日

エージェントが「環境そのもの」をシミュレートする内部モデルを持ち；その中で想像（思考）して学習する手法を何というか。

実環境での試行錯誤を減らし；効率的な学習が可能になる。

2026年1月25日

LLMのコンテキスト長を「無限」に拡張しようとする試みにおいて；アテンションの一部を「圧縮された記憶」として保持する構造を何というか。

過去の情報をすべて保持する代わりに；重要な情報を要約して残す。

2026年1月25日

LLMのAPIコストを最適化するために；質問の難易度に応じて「安価な小型モデル」と「高価な大型モデル」を自動で使い分ける技術はどれか。

コストパフォーマンスを最大化する実務的なアプローチ。

2026年1月25日

AIが生成したテキストや画像に；「人間が作ったものではない」というラベルを自動で付与し；透明性を確保する仕組みを何というか。

偽情報対策やディープフェイクの識別を助ける。

2026年1月25日

モデルが学習データに対して非常に高い精度（100%など）を出しながら；テストデータでも高い精度を出す不思議な現象を何というか。

現代の深層学習の理論的な謎であり；活発に研究されている。

2026年1月25日

高次元データの次元を削減する際；「局所的な構造」を保ちつつ；非線形に2次元や3次元に投影する手法はどれか。

複雑なデータのクラスタ構造を視覚化するのに適している。

2026年1月25日

AI導入プロジェクトにおいて；開発（Dev）と運用（Ops）に加えて；「データの品質管理（Data）」を統合した考え方を何というか。

AIの精度はデータに依存するため；データの供給ラインの安定化が不可欠。

2026年1月25日