ITパスポート用語 - 機械学習

問19 ビッグデータの分析に関する記述として，最も適切なものはどれか。

問20 画像認識システムにおける機械学習の事例として，最も適なものはどれか。

問97 複数のコンピュータが同じ内容のデータを保持し，各コンピュータがデータの正当性を検証して担保することによって，矛盾なくデータを改ざんすることが困難となる，暗号資産の基盤技術として利用されている分散型台帳を実現したものはどれか。

問4 ITの活用によって，個人の学習履歴を蓄積，解析し，学習者一人一人の学習進行度や理解度に応じて最適なコンテンツを提供することによって，学習の効率と効果を高める仕組みとして，最も適切なものはどれか。

問67 ディープラーニングに関する記述として，最も適切なものはどれか。

問5 企業での RPA の活用方法として，最も適切なものはどれか。

問71 IoTシステムにおけるエッジコンピューティングに関する記述として，最も適切なものはどれか。

問74 ニューラルネットワークに関する記述として，最も適切なものはどれか。

問76 品質管理担当者が行っている検査を自動化することを考えた。10,000枚の製品画像と，それに対する品質管理担当者による不良品かどうかの判定結果を学習データとして与えることによって，製品が不良品かどうかを判定する機械学習モデルを構築した。100枚の製品画像に対してテストを行った結果は表のとおりである。品質管理担当者が不良品と判定した製品画像数に占める，機械学習モデルの判定が不良品と判定した製品画像数の割合を再現率としたとき，このテストにおける再現率は幾らか。

問16 RPAが適用できる業務として，最も適切なものはどれか。

問26 データサイエンティストの役割に関する記述として，最も適切なものはどれか。

問65 AIにおける機械学習の学習方法に関する次の記述中のa～cに入れる字句の適切な組合せはどれか。 教師あり学習は，正解を付けた学習データを入力することによって，<span class="highlight">a</span>と呼ばれる手法で未知のデータを複数のクラスに分けたり，<span class="highlight">b</span>と呼ばれる手法でデータの関係性を見つけたりすることができるようになる学習方法である。教師なし学習は，正解を付けない学習データを入力することによって，<span class="highlight">c</span>と呼ばれる手法などで次第にデータを正しくグループ分けできるようになる学習方法である。

問95 AIの関連技術であるディープラーニングに用いられる技術として，最も適切なものはどれか。

問8 AIの機械学習で利用するデータの取扱いに関する記述のうち，バイアスの低減やデータの品質を確保するために考えられる対策として，適切なものだけを全て挙げたものはどれか。 a　学習の目的に適したデータであることを確認する。 b　データの入手元・作成来歴を確認する。 c　データへのアノテーションの付与は学習目的に合わせて実施する。 d　人間の目でも同定が困難と考えられる画像認識用のデータは除外する。

問28 生成AIに関する記述として，最も適切なものはどれか。

問80 AIにおいて，広範囲かつ大量のデータで訓練されたものであり，ファインチューニングなどによって文章生成AIのような様々な用途に適応できる特徴をもつものを何というか。

問81 イメージスキャナーで読み取った紙の書類の画像から，印刷文字や手書きの文字を読み取り，テキストデータに変換する技術を何と呼ぶか。

問85 問題を解いて解答群の中から正解を選ぶ，あるAIシステムがある。このシステムは，1回の学習の過程を経るごとに，学習の過程の前後の比較において，誤り率が5%低下する(前回の誤り率の95%になる)。現在の正解率が30%であるとき，正解率が35%を超えるためには，少なくともあと何回の学習の過程が必要か。

問86 動物が写っている大量の画像から犬や猫などの特徴を自動的に抽出して，動物の種類を識別できるようにするAIの技術はどれか。