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Lv021

「Lv021」の記事一覧

画像生成タスクにおいて、潜在空間から画像を生成する際に「自己アテンション」を導入したCNN（SAGAN）の主な効果はどれか。

通常のCNNは局所的な特徴に強い一方、アテンションを導入することで画像全体の整合性を保ちやすくなります…

2026年3月11日

デプロイされたモデルの予測結果が時間の経過とともに正解から乖離していく現象（Concept Drift）の対策として最も適切なのはどれか。

コンセプトドリフトはデータの性質そのものが変わるため、新しいデータでモデルを更新し続ける必要があり…

2026年3月11日

Vertex AI Feature Storeにおいて、複数の特徴量（Feature）をまとめた論理的なグループを何と呼ぶか。

特徴量グループは、関連する複数の特徴量を整理し一括で管理・取得しやすくするための単位です。

2026年3月11日

Google Cloudの「Vertex AI Vizier」が提供する、試行回数を減らして最適解を見つけるためのアルゴリズムはどれか。

Vizierは過去の試行結果から確率モデルを構築し、次に試すべき最適なパラメータを提案します。

2026年3月11日

Dataflowにおいて「Side Input」が非常に大きい場合、メモリ不足（OOM）を避けるために検討すべき代替案はどれか。

メモリに乗り切らないデータは、必要な時にだけ外部データベースやファイルから取得する設計に変更します。

2026年3月11日

回帰分析において、独立変数間に強い相関がある場合に発生し、係数の推定が不安定になる問題を何と呼ぶか。

多重共線性がある場合、モデルがどの変数が重要かを正しく判断できなくなり、解釈性が低下します。

2026年3月11日

Vertex AI Model Monitoringにおいて、特定の重要度の高い特徴量に絞ってドリフトを監視する利点はどれか。

すべての特徴量を監視するとコストがかかり誤検知も増えるため、影響の大きいものに集中するのが一般的で…

2026年3月11日

Vertex AI Pipelinesにおいて、独自のPython関数をコンポーネント化する際にベースイメージを指定する引数はどれか。

@componentデコレータのbase_image引数で、実行に必要なライブラリが含まれるDockerイメージを指定します。

2026年3月11日

アンサンブル学習の「スタッキング」において、ベースモデルの予測値を入力として最終的な予測を出すモデルを何と呼ぶか。

メタモデルは個々のモデルの予測傾向を学習し、より正確な最終判断を下す役割を担います。

2026年3月11日

BigQueryの大きなテーブルを結合する際、データの移動を最小限にする「コロケーション」を実現する手法はどれか。

同じ方式でパーティション・クラスタリングされたテーブル同士の結合は、スロット間の通信（シャッフル）…

2026年3月11日