リアルタイムでデバイス端末でAI推論を行う手法は?
- エッジAI
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 強化学習
正解!
不正解...
正解はエッジAIです。
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大規模モデルを小さなモデルに変換する技術は?
- 量子化
- 蒸留
- プルーニング
- 正則化
正解!
不正解...
正解は蒸留です。
蒸留は、大規模なモデルを小さなモデルに変換し、同等の精度を保つ技術です。
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モデルから不要なパラメータを削除して軽量化を図る手法は?
- 量子化
- 蒸留
- プルーニング
- モデル圧縮
正解!
不正解...
正解はプルーニングです。
プルーニングは、重要度の低いパラメータを削除して、モデルを軽量化する手法です。
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モデルのサイズや計算量を削減する手法を総称して何という?
- プルーニング
- 量子化
- バギング
- モデル圧縮
正解!
不正解...
正解はモデル圧縮です。
モデル圧縮は、モデルのサイズや計算量を削減するための総称的な手法です。
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不要なニューロンを削除しても性能が保たれるという仮説は?
- 宝くじ仮説
- 蒸留
- SVM
- CNN
正解!
不正解...
正解は宝くじ仮説です。
宝くじ仮説は、重要でないニューロンを削除しても、モデルの性能が保たれる可能性があるという仮説です。
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リソースが限られたデバイスでAIを実行するために重要な技術は?
- エッジAI
- モデル圧縮
- プルーニング
- 正則化
正解!
不正解...
正解はエッジAIです。
エッジAIでは、リソースが限られたデバイスでの動作を実現するため、モデルの軽量化が重要です。
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パラメータの精度を減らしてメモリ使用量を削減する技術は?
- 量子化
- 蒸留
- モデル圧縮
- プルーニング
正解!
不正解...
正解は量子化です。
量子化は、パラメータの精度を落として、メモリ使用量を減らす軽量化技術です。
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学習済みモデルを圧縮してリソースを節約する技術は?
- エッジAI
- モデル蒸留
- モデル圧縮
- ディープラーニング
正解!
不正解...
正解はモデル圧縮です。
モデル圧縮は、学習済みの重みやパラメータを圧縮し、メモリや計算資源の消費を抑える技術です。
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重みを少ないビット数で表現してモデルサイズを削減する技術は?
- 量子化
- 蒸留
- モデル圧縮
- プルーニング
正解!
不正解...
正解は量子化です。
量子化は、重みをより少ないビットで表現し、モデルのサイズを削減する技術です。
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デバイス端末で推論を行うために軽量化されたモデルを使用する技術は?
- モバイルAI
- エッジAI
- データ拡張
- プルーニング
正解!
不正解...
正解はエッジAIです。
エッジAIは、デバイスで直接推論を行うため、軽量化されたモデルが求められます。
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エッジAIは、デバイス端末でリアルタイムにAI推論を行うための軽量化が求められます。