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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

モデルの予測結果がどの程度の確信度を持っているかを；確率分布の広さなどで定量化する分野を何というか。

AIが「わからない」と言えるようにし；判断の信頼性を高める技術。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの演算において；8ビット浮動小数点数（FP8）を使用することの主なメリットはどれか。

H100などの最新GPUでサポートされ；学習や推論の効率を劇的に高める。

2026年1月25日

拡散モデルにおいて；画像の各ピクセルでノイズを除去するのではなく；圧縮された特徴空間でノイズ除去を行う手法はどれか。

Stable Diffusionの基盤であり；計算コストを大幅に抑えつつ高画質な生成を可能にした。

2026年1月25日

LLMの出力を制御するために；あらかじめ決められた文法やルール（FSMなど）に従うトークンのみを生成させる技術を何というか。

JSONフォーマットや特定のコード形式を厳密に出力させるために用いられる。

2026年1月25日

RAG（検索拡張生成）において；ユーザーの質問そのものではなく；それに対する「仮想の回答」をまず生成し、それを用いて検索を行う手法はどれか。

質問とドキュメントの距離よりも；回答同士の距離の方が近いことを利用した検索改善技術。

2026年1月25日

AIが特定の個人の政治的・宗教的信条を高い精度で推測してしまうことで生じるプライバシー上の問題を何というか。

直接教えていない機密情報が；公開データからの推論によって暴かれるリスク。

2026年1月25日

AIを組み込んだプロダクトを開発する際；AIモデルの更新頻度とアプリケーションの更新頻度が異なることを考慮したアーキテクチャ設計を何と呼ぶか。

変化の速いAIモデルと；安定性が求められるUI/UXを切り離して管理する。

2026年1月25日

ニューラルネットワークが「何でも学習できてしまう」という性質を示す；パラメータ数がデータ数より多い状態を何というか。

現代の深層学習がなぜ高い汎化性能を持つのかを説明する鍵となる概念。

2026年1月25日

ベイジアンネットワークにおいて；ある変数が与えられたときに他の変数同士が独立になる関係を何と呼ぶか。

グラフ構造における因果関係や依存性の有無を判定する基準。

2026年1月25日

特定のモデルに依存せず；特徴量を1つ変化させたときの予測値の変化を見ることで変数の重要度を測る手法はどれか。

特徴量をシャッフルして精度の低下具合を見ることで；モデルに対する寄与度を評価する。

2026年1月25日