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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

画像生成AIの「Stable Diffusion」において；生成プロセスを高速化するために計算が行われる空間を何と呼ぶか。

画像を低次元に圧縮した空間で拡散プロセスを行う（潜在拡散モデル）。

2026年1月25日

特定の個人を識別することなく；データの有用性を保ちながらプライバシーを数学的に保護する指標はどれか。

データにノイズを加えることで個人の特定を防ぐ。

2026年1月25日

大規模言語モデル（LLM）において；「昨日」という単語を「明日」よりも重要視するなど；文脈内の特定部分に重みをつける仕組みはどれか。

情報の重要度（注意を向けるべき箇所）を計算する。

2026年1月25日

Q学習を拡張し；複数のエージェントが互いに影響し合いながら学習する枠組みを何というか。

自動運転車同士のすれ違いやゲームなどで用いられる。

2026年1月25日

重みの更新の際に；直前の更新方向を一定の割合で引き継ぐことで；振動を抑えて収束を早める手法を何というか。

局所解を抜け出しやすくする効果もある。

2026年1月25日

顧客体験を向上させるために；生成AIを用いて個々のユーザーに最適化されたコンテンツを自動作成することを何というか。

AIによる高いパーソナライズ能力の活用。

2026年1月25日

AIが悪意を持って騙される（画像にノイズを混ぜて誤認識させるなど）攻撃を何と呼ぶか。

Adversarial Examplesを用いた攻撃。

2026年1月25日

確率分布が正規分布に従うと仮定できない場合に用いられる統計的検定手法の総称はどれか。

データの分布を問わない手法（マン・ホイットニーのU検定など）。

2026年1月25日

TransformerのDecoder部分で；未来の単語の情報を見ないようにするために適用される操作を何というか。

自己回帰的な生成（一度に1つずつ作る）を実現するために必須。

2026年1月25日

モデルの予測のばらつき（分散）と；予測の偏り（バイアス）の両方を最小化しようとする際のジレンマを何というか。

一方を下げようとするともう一方が上がりやすい関係。

2026年1月25日