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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

学習済みのモデルを別の（類似した）タスクに再利用し；少量のデータで学習を効率化する手法はどれか。

ImageNetで学習したモデルを特定の診断画像用に調整するなどの例がある。

2026年1月25日

物体検出において；予測されたボックスと正解のボックスがどれだけ重なっているかを示す指標はどれか。

Intersection over Union（重なり度合い）を計算する。

2026年1月25日

文章全体を一度に処理でき；文中の離れた単語間の関係性を効率よく学習できるメカニズムはどれか。

Transformerの核心技術であり；並列処理を可能にした。

2026年1月25日

単語の並びの確率分布を学習し；次に来る単語を予測するモデルを一般に何と呼ぶか。

GPTなどの大規模言語モデル（LLM）の根本的な仕組みである。

2026年1月25日

多クラス分類の出力層において；各ノードの出力の総和が1になるように変換する関数はどれか。

各クラスに属する確率として解釈できるように変換する。

2026年1月25日

ある事象Aが起こったという条件のもとで；事象Bが起こる確率を何というか。

P(B|A)と表記され；ベイズの定理の基礎となる。

2026年1月25日

経済協力開発機構（OECD）が2019年に採択した；AI開発における国際的な指針はどれか。

日本もこれに合意しており；G20などの議論の基礎となっている。

2026年1月25日

モデルの重みパラメータの一部を「0」に固定することで；モデルの軽量化を図る手法はどれか。

不要な結合を削除し；推論速度の向上やメモリ節約を行う。

2026年1月25日

将来得られる報酬の合計を計算する際；遠い未来の報酬の価値を低く見積もるために掛ける係数はどれか。

通常0から1の間の値（ガンマ）が用いられる。

2026年1月25日

データの潜在的な特徴を捉え；低次元の潜在変数からデータを復元するように学習する手法はどれか。

データの分布を確率的にモデル化する生成手法である。

2026年1月25日