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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

特徴量の次元が非常に大きくなると；データ間の距離が意味をなさなくなる現象を何というか。

高次元空間ではデータが疎になり；学習が困難になる。

2026年1月25日

非常に長い文章を処理するために；注目する範囲をスライドさせるなど工夫したTransformerの発展型はどれか。

標準的なTransformerの計算量問題（シーケンス長の2乗）を解決する。

2026年1月25日

物体の個々のインスタンスを区別しつつ；画素単位でラベル付けを行うタスクはどれか。

同じ「人」クラスでも；個体ごとに色分けして認識する。

2026年1月25日

AI開発者が意図せずとも；学習データに含まれる社会的偏見が反映されるバイアスを何というか。

社会に存在する差別構造がデータを通じてAIに継承される問題。

2026年1月25日

入力データの一部をマスク（隠蔽）し；そこに入る単語を予測させる事前学習手法はどれか。

BERTの事前学習で採用された手法。

2026年1月25日

特定の言語だけでなく；多くの言語を同時に学習し；言語間の知識転移を可能にしたモデルを何というか。

mBERTやLlama 3などがこれに該当する。

2026年1月25日

回帰分析で；予測値と実測値の差（残差）をプロットして確認すべき性質はどれか。

残差に偏りがないことが適切なモデルの前提となる。

2026年1月25日

誤差逆伝播において；各層の活性化関数の微分の値が1より大きくなり続けることで生じる問題はどれか。

重みの更新量が極端に大きくなり学習が破綻する。

2026年1月25日

モデルのハイパーパラメータを探索する際；過去の試行結果から効率的に次の候補を選ぶ手法はどれか。

Optunaなどのライブラリで採用されている。

2026年1月25日

Q学習において；将来の最大報酬を過大評価しやすい問題を解決するために提案された手法はどれか。

アクションの選択と評価を別々のネットワークで行う。

2026年1月25日