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Lv051

「Lv051」の記事一覧

エージェントが「失敗から学ぶ」ために；あえて報酬をマイナスにして学習させる手法を何というか。

「ここを通ってはいけない」「これをしてはいけない」を教えるための設計。

2026年1月25日

LLMの運用において；特定の「キーワード」や「意図」が含まれた入力を検知し；それに対する回答をあらかじめ用意した安全なものに差し替える機能を何というか。

不適切な対話を未然に防ぐための強力な防御策。

2026年1月25日

AIモデルの中に「社会的なバイアス（差別等）」がどの程度含まれているかを測定する代表的なベンチマークはどれか。

人種・性別・宗教などの属性に対する偏った出力をスコア化する。

2026年1月25日

教師あり学習において；ラベル付きデータが非常に少ない場合に；大量のラベルなしデータを活用して精度を上げる手法を何というか。

「ラベル付きデータが似ているラベルなしデータも同じはず」という仮定を利用する。

2026年1月25日

AIプロジェクトのROIを計算する際；「AI導入によって生み出された新しい売上」を何と呼ぶか。

効率化だけでなく；新しい価値創造への寄与を評価する。

2026年1月25日

確率変数が「非常に大きな値」をとる確率を評価する；極値統計学の概念を用いた異常検知手法はどれか。

地震や洪水；金融暴落などの「めったに起きないが重大な事象」の予測に使われる。

2026年1月25日

医療AIにおいて；「がんの疑い」を指摘するだけでなく；「なぜそこががんだと判断したか」を解剖学的な根拠と共に示す機能を何というか。

医師の判断を補助し；AIの信頼性を高めるために不可欠な技術。

2026年1月25日

G7広島サミットで発足した枠組みにおいて；AIによる「偽情報の拡散」を防ぐために技術的な対策を検討する優先事項は何。

「誰が・いつ・どのように」作成したかを追跡可能にする技術。

2026年1月25日

LLMの学習データに含まれる「著作権侵害の疑いがあるテキスト」を特定・除去するために用いられる重複検知技術を何というか。

データの質を高めると同時に；法的・倫理的リスクを低減する。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの「情報の圧縮効率」を情報の伝達量（相互情報量）で解析する理論を何というか。

学習が進むにつれて不要な情報が削ぎ落とされる過程を説明する。

2026年1月25日