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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
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