過去問演習 AIと新技術

深層学習は機械学習の一種であり、機械学習はAIの一種である。

機械学習は深層学習の一種であり、深層学習はAIの一種である。

深層学習はAIとは別系統の技術であり、機械学習だけがAIに含まれる。

AI、機械学習、深層学習は、いずれも同じ範囲を指す言い換えである。

訓練データに適合しすぎて、未知のデータに対する精度が低下してしまう状態。

訓練データの量が不足しており、規則性をほとんど学習できていない状態。

学習に必要な計算量が大きく、学習の完了までに長い時間がかかる状態。

学習を繰り返すほど、未知のデータに対する精度が必ず向上していく状態。

購買履歴を分析し、傾向の似た顧客を自動的にいくつかのグループに分ける。

迷惑メールかどうかを人が判定した過去のメールを学習させ、新着メールを判別する。

過去の販売実績のデータから、来月の売上金額を予測する。

対局の勝敗に応じて報酬を与え、試行錯誤を通じて囲碁の打ち方を強くする。

事実に基づかない内容を、あたかも正しいかのようにもっともらしく出力してしまう現象。

通信障害によって、生成AIからの応答が途中で途切れてしまう現象。

利用者が入力した機密情報が、そのまま外部の利用者に表示されてしまう現象。

プログラムの不具合であり、修正版を適用すれば発生しなくなる現象。

出力された内容は人が事実確認したうえで利用し、最終的な責任は利用した組織が負う。

精度を高めるため、顧客の個人情報を含む資料をそのまま入力して回答させる。

生成AIが出力した文章や画像は、著作権を考慮せずに自由に公開してよい。

生成AIが判断した結果である以上、誤りがあっても担当者や企業は責任を負わない。

外部の文書やデータベースを検索し、得られた情報を根拠として回答を生成する仕組み。

大量の追加データを用いてモデル自体を再学習させ、知識を更新する手法。

出力の良し悪しを評価して報酬を与え、試行錯誤によって性能を高める学習方法。

入力された文章を自動的に短く要約し、処理するデータ量を削減する技術。

現場に近い場所で処理を行うため、通信量を削減でき、応答の遅延も小さくできる。

すべての処理をクラウド上の大規模サーバに集約でき、現場の機器を単純化できる。

現場の機器には処理能力が一切不要となり、機器の導入費用をゼロにできる。

収集したデータをすべて外部へ送信するため、プライバシー保護の面で優れている。

大量のデータを解析し、これまで知られていなかった規則性や関連性を見つけ出すこと。

あらかじめ決められた指標を集計し、グラフなどで見やすく表示すること。

複数のシステムに分散したデータを、分析用の一つのデータベースに集約して蓄積すること。

不要になったデータを一定期間の経過後に自動的に削除し、保管費用を抑えること。

取引記録を連鎖的につないで多数の参加者が分散して保持するため、改ざんが困難である。

中央の管理者が単一の台帳を一元管理することで、記録の正しさを保証する。

記録された内容は参加者であれば誰でも自由に書き換えることができる。

台帳を保持できるのは常に1者だけであり、複製を作ることは禁止されている。

サイバー空間とフィジカル空間を高度に融合させ、経済発展と社会的課題の解決を両立する人間中心の社会。

情報化が進む前の社会構造に立ち返り、対面での手続を基本とする社会。

人間の判断を排し、行政や企業の意思決定をすべてAIに委ねる社会。

特定の企業がデータを独占的に保有することで、社会全体の効率を高める社会。