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Lv046

「Lv046」の記事一覧

報酬が一切得られない状態でも；エージェントが「環境についての知識」を増やすこと自体を目的として学習する手法を何というか。

外部からの報酬設計が不要な；自律的な学習プロセスの研究。

2026年1月25日

AIモデルの運用において；入力データの分布が変化した際に；自動でアラートを出し再学習を行う仕組みの一部を何というか。

精度の劣化を未然に防ぎ；信頼性を維持するための重要な機能。

2026年1月25日

決定木の集合であるランダムフォレストにおいて；各木を学習させる際にデータの重複を許してサンプリングする手法を何というか。

バギングの核心であり；モデルの分散を抑える効果がある。

2026年1月25日

AIが「もっともらしい理由」を付けて偏った判断（差別など）を正当化してしまう問題を何というか。

AIが出力した「もっともらしい根拠」を人間が盲信してしまうリスク。

2026年1月25日

回帰分析において；説明変数を増やしても必ずしも精度が上がらず；むしろ悪化する「次元の呪い」に関連する現象はどれか。

変数が多すぎると；訓練データのノイズに過剰に適合してしまう。

2026年1月25日

AIモデルの開発に多額の投資が必要なため；一握りの巨大企業が市場を独占してしまうリスクを何というか。

計算資源とデータを持つ企業にパワーが集中することへの懸念。

2026年1月25日

物体の形状をボクセル（立方体）やメッシュではなく；「座標を入力するとその場所の密度と色を返す関数」として表現する技術はどれか。

ニューラルネットワーク自体を3D表現の媒体とする手法。

2026年1月25日

EU AI法において；AIが「ソーシャルスコアリング（個人の社会的信用格付け）」を行うことはどのように規制されているか。

個人の自由を不当に侵害する用途は厳しく制限されている。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの「層の深さ」ではなく；「層の幅」を増やすことで表現力を高める手法を何というか。

Wide ResNetなどが例で；並列計算効率を活かした学習を可能にする。

2026年1月25日

LLMの入力として画像・音声・動画・テキストを等価なトークンとして扱い；単一のトランスフォーマーで処理するモデルを何と呼ぶか。

GPT-4oやGeminiなどが該当し；異なる感覚情報をシームレスに理解する。

2026年1月25日