AI資格ドリル

DS検定 用語集

DS検定でよく問われる重要用語を、短い定義つきでまとめました。各用語は出題分野(問題と完全解説)にリンクしています。

第1章 ビジネスマインドとデータリテラシー

データドリブン
経験や勘だけでなく、データに基づいて分析的に判断・行動する考え方。詳しく見る →

第2章 データ可視化とAI活用の基礎

Hallucination
大規模言語モデルが事実と異なる内容をさも正しいかのように生成する現象。構造上根本的に避けることができない。詳しく見る →
固有値・固有ベクトル
ある行列(線形変換)に対して、方向が変わらず長さだけが変化するベクトルを固有ベクトル、その倍率を固有値という。詳しく見る →

第4章 統計・推定・検定

p値
帰無仮説のもとで、観測された結果以上に極端な結果が得られる確率。詳しく見る →
不偏分散
標本から母分散を推定する際、標本サイズnではなくn-1で割ることで偏りを補正した分散。詳しく見る →

第5章 データ準備・可視化技法とモデル化

過学習
訓練データに過剰に適合し、未知のデータへの予測性能(汎化性能)が下がってしまう現象。詳しく見る →
混同行列
分類モデルの予測結果と実際の正解をクロス集計した表。Accuracy・Precision・Recall・F値などの評価指標の算出に使う。詳しく見る →
交差検証
データを複数に分割し、訓練とテストを繰り返してモデルの性能を評価する方法。詳しく見る →

第6章 データエンジニアリング基礎

第三正規化
テーブル内の非キー属性間の従属関係(推移的関数従属)を解消し、テーブルを分割する正規化の段階。詳しく見る →
REST API
HTTPを使い、URLで指定したリソースに対して操作を行う設計思想に基づくWeb APIの形式。詳しく見る →

第7章 プログラミング・セキュリティ・AI運用

MLOps
機械学習モデルの開発から運用までを継続的に管理し、性能を維持するための一連の取り組み。詳しく見る →
ハッシュ関数
入力データから固定長の値(ハッシュ値)を生成する関数。データの改ざん検出に使われる。詳しく見る →