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Lv052
「Lv052」の記事一覧
報酬関数を人間が手書きで設計する代わりに;人間の「デモンストレーション(お手本)」から報酬関数を推測して学習する手法はどれか。
「何を目的としているか」をエージェントが自ら見つけ出す手法。
2026年1月25日
LLMアプリケーションにおいて;出力されたコードが「実行可能か」「バグがないか」を隔離された環境で自動テストするコンポーネントを何というか。
安全性を確保しつつ;AIが生成したプログラムを実利用するための仕組み。
2026年1月25日
AIが特定の個人の政治的信条を推測した際;それをターゲット広告に利用することがプライバシー侵害にあたるという議論において、重要な概念はどれ。
本人が明かしていない属性をAIが勝手に「ラベル付け」することの問題。
2026年1月25日
モデルが予測した確率分布の「不確実性」を評価する際;データ自体のノイズに由来する不確実性を何と呼ぶか。
観測値を増やしても解消できない;現象そのものが持つばらつき。
2026年1月25日
AIによる「自動化」と「人間の介入」の最適なバランスを追求し;両者の長所を組み合わせた組織運営の考え方を何というか。
AIに任せる領域と人間が責任を持つ領域を明確に分ける。
2026年1月25日
データの背後にある「真の因果構造」がわからない時に;複数の候補となるグラフの中から最もデータに適合するものを選ぶ手法はどれか。
PCアルゴリズムやLiNGAMなどが代表例で;データから因果グラフを推定する。
2026年1月25日
米国のNISTが公表した「AIリスクマネジメントフレームワーク (AI RMF 1.0)」において;AIシステムを管理するための4つの機能(機能:ガバメント、マップ、測定、管理)のうち、組織文化や体制を整えるのはどれ。
組織全体でAIリスクを適切に扱うための「基盤」を定義する。
2026年1月25日
動画像から人物の「3D形状」と「テクスチャ(見た目)」を同時に復元し;自由な角度からレンダリングする技術を何というか。
バーチャルリアリティやメタバースにおけるアバター生成に活用される。
2026年1月25日
ニューラルネットワークのパラメータを「疎(Sparse)」に保ちつつ;学習中に動的に結合を繋ぎ変える手法を何というか。
計算リソースを節約しながら;高い表現力を維持する高度な手法。
2026年1月25日
LLMに「複数の異なる視点のプロンプト」を同時に与え;その回答を合議制で決定させることで頑健性を高める手法はどれか。
一つのプロンプトに依存するリスクを避け;平均的かつ安定した回答を得る。
2026年1月25日
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