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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

教師なし学習において；データ間の類似度をグラフ（ネットワーク）構造で表現し；データの低次元表現を得る手法はどれか。

行列の固有値問題を利用してクラスタリングや次元圧縮を行う。

2026年1月25日

活性化関数において；入力が負のときに小さな傾きを持たせることで「ニューロンの死滅」を防ぐ手法はどれか。

負の領域でも勾配がゼロにならないため；学習が継続しやすい。

2026年1月25日

入力画像に対して；どこに何があるかだけでなく「重なり順」や「背景」も含めて画素単位で認識するタスクはどれか。

「もの」と「こと（背景）」の両方を網羅的に認識する。

2026年1月25日

LLMにおいて；プロンプトの一部として数例の具体例を与えることでタスクを理解させる手法を何というか。

モデルの重みを更新せずに；文脈からタスクを学習させる（インコンテキスト学習）。

2026年1月25日

継続的なインテグレーション（CI）やデプロイ（CD）を機械学習に適用し；モデルの品質を維持する手法を何というか。

モデルとデータの両方を管理し；運用の自動化を目指す。

2026年1月25日

AIが特定の属性（人種や性別など）に対して不利な判断を下さないよう；あらかじめ学習データを調整することを何というか。

学習の「前」にデータの偏りを除去するアプローチ。

2026年1月25日

AIを搭載したソフトウェアの品質を保証するために；従来のテストとは異なる視点で行われる品質評価の枠組みを何というか。

非決定的（出力が変わる）なAI特有の挙動を考慮したテスト手法。

2026年1月25日

Transformerの学習において；特定のデータ（トークン）の処理を複数の専門家（Expert）に振り分ける層を何というか。

疎な結合により；膨大なパラメータを持ちつつ計算量を抑える。

2026年1月25日

決定木アルゴリズムにおいて；分割する際の情報利得を計算するために用いられる指標はどれか。

ノード内のデータの混ざり具合を表す指標。

2026年1月25日

ある統計量において；標本サイズを大きくしたときに真の値に近づく性質を何というか。

大数の法則に関連し；推定量が母数に収束することを指す。

2026年1月25日