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Lv063

「Lv063」の記事一覧

強化学習のエージェントが「未知の環境」に適応する際；「過去のタスクで得た経験」を新しいタスクの学習に活かす分野を何というか。

「学習の仕方を学習する」ことで；新しい環境への適応スピードを劇的に高める。

2026年1月25日

LLMのAPIの応答時間を予測し；サーバーが混雑している時に自動で「軽いモデル」に切り替えて、ユーザーを待たせないようにする手法を何というか。

可用性とユーザー体験を両立させるための運用技術。

2026年1月25日

モデルが予測した結果が「特定の属性（人種など）」に対して偏っている場合；予測結果の「閾値」をグループごとに微調整して公平性を確保する手法はどれか。

モデル自体は変えずに；出力の判断基準を調整することで公平性を担保する。

2026年1月25日

AIが「社会の暗黙のルール」を破ってしまい、倫理的な不快感や実害を与えることを防ぐために設定される「制約条件」を何と呼ぶか。

安全かつ信頼できるAI運用のための規範と技術的制限。

2026年1月25日

AIを導入した際の「生産性の向上」を最大化するために；既存の業務フローをAIに合わせて根本から作り直すことを何というか。

従来の「人間中心のプロセス」を「AIが最も働きやすいプロセス」に変える。

2026年1月25日

「AIガバナンス」の国際的な議論において；AIによる「自動的な意思決定」が行われる際、人間が必ず介入・監視する体制を何というか。

人権や安全に関わる重要な判断において；責任の所在を明確にする。

2026年1月25日

回帰分析において；説明変数の間の相関が強い「多重共線性」を解消するために用いられる、次元を圧縮して回帰する手法はどれか。

情報の損失を抑えつつ；推定を安定させることができる。

2026年1月25日

AIによる画像解析において；「鏡に映った自分」や「窓への映り込み」を正確に認識・除去する高度なタスクを何というか。

視覚情報のノイズを分離し；対象物を正確に捉えるための技術。

2026年1月25日

LLMに「逆の立場のキャラクター」として議論させ、自分の回答の矛盾点を自ら修正させるプロンプト手法を何というか。

単一の推論よりも；客観的かつ論理的な回答を得やすくなる。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの「各層の出力」が学習中に大きく変動するのを抑えるために；入力を平均0、分散1に正規化する手法の総称はどれか。

Batch Norm, Layer Norm, RMSNormなどがあり；学習の安定化に必須。

2026年1月25日