ケンテイラボ

① AI基礎

生成AIパスポート26

問題

過学習を避けるためにデータの一部を検証用として取り分け最適なタイミングで学習を止める手法はどれか。

A正則化
Bアーリーストッピング✓ 正解
Cドロップアウト
D転移学習

正解

Bアーリーストッピング

解説

定期的にモデルの性能をチェックし最適なタイミングで学習をストップさせる手法です。

分野解説:① AI基礎

AI(人工知能)の歴史・定義・分類を学ぶ分野です。第一次AIブーム(推論・探索)、第二次(エキスパートシステム)、第三次(機械学習・ディープラーニング)の流れと、強いAI/弱いAI、特化型AI/汎用AIといった分類を押さえます。AGI(汎用人工知能)やシンギュラリティといった概念、機械学習・深層学習・ニューラルネットワークの基本用語も頻出。生成AIの位置づけを理解する土台となる重要分野です。

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25訓練データに過剰に適合してしまい未知のデータに対してうまく予測できなくなる現象は何か。27モデルの複雑さを制限しパラメータの量を調整することで過学習に対処する手法はどれか。24ニューラルネットワークモデルにおいて出力データと正解データのズレを何と呼ぶか。28中間層においてランダムに一部の人工ニューロンを無効化することで過学習を避ける手法はどれか。

生成AIパスポートについて

AIリテラシーを証明する時代の資格

主催一般社団法人生成AI活用普及協会(GUGA)
出題形式CBT方式・60問(4択)
試験時間60分
受験料11,000円(税込)
合格基準正答率70%以上(42問以上)
難易度★★☆☆☆(比較的やさしい)
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