ITパスポート/シラバス5.0新しい用語と攻略ポイント~基礎理論

基礎理論用語説明

ITパスポート試験 テクノロジ系 基礎理論 について,シラバス5.0の新しい用語と攻略ポイントを紹介します。

数学用語がたくさん増えて,勉強したくないのは,あなただけではありません。

必ず出る分野なので,早めに対策しましょう。

デジ猫
デジ猫

なんだかメンドウそう!

でも、やんなきゃ!

出題傾向

「基礎理論」全体についてのポイント

ポイント

新しい用語が多いので,早めに学習に取り掛かる。

「基礎理論」分野は、テクノロジ系で「セキュリティ」に並んで新しい用語が極めてたくさんあります。全部で36語です。

(内訳)
 離散数学     0語
 応用数学    25語
 情報に関する理論11語 

デジねこ
デジねこ

数学が多くていやだなぁ

「応用数学」の新しい用語と攻略ポイント

ポイント

応用数学の問題は,用語を覚えただけでは解けない問題が多いです。

用語の意味を確認したら,問題に取り組みましょう。

問題例

平均、標準偏差に関する問題(基本情報技術者 令和元年秋 午前 問5)

平均が60,標準偏差が10の正規分布を表すグラフはどれか。

正解 ア

数値計算

Ver.5.0
解を数値で得ようとする。
テクノロジ系基礎理論34.応用数学

数値解析

Ver.5.0
様々な現象を数学的なモデルで表現し,コンピュータを使って再現・予測すること

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

数式処理

Ver.5.0
コンピュータで数式(記号)を用いて計算する

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

最適化問題

Ver.5.0
与えられた制約条件のもとで、ある目的関数を、最大または最小にする解を求める問題例えば、在庫管理で利用される。作業効率や在庫効率を改善し、費用を削減する。

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

平均値

Ver.5.0
データの合計をデータの個数で割ったもの平均値、メジアン、モードは、そのデータを代表する数値

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

中央値(メジアン)

Ver.5.0
データを値の小さいほうから順にならべたときにちょうど半分にデータを分ける値をいう。
平均値、メジアン、モードは、そのデータを代表する数値

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

最頻値(モード)

Ver.5.0
その値が起こる頻度が最も高い値

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

標準偏差

Ver.5.0
データの散らばりの大きさを表す指標で、大きいほど、データが散らばっていることを表す。
分散の平方根に等しく、記号σ(シグマ)で表す。

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

新しい用語の問題3

偏差値

Ver.5.0
そのデータのばらつき具合を表す。

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

分散

Ver.5.0
データの散らばりの大きさを表す指標で、大きいほどデータが散らばっていることを表す。
記号Vで表す。
標準偏差の2乗に等しい。

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

新しい用語の問題4

相関係数

Ver.5.0
相関の強さを表す指標で、-1から1の間の値をとる。
2つの変量が正の相関関係にある場合、正の値をとり、負の相関関係にある場合、負の値をとる。
いずれの場合も相関が強いほど1に近い大きな絶対値をとる。

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

新しい用語の問題4

説明変数

Ver.5.0
15 回帰分析 参照

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

目的変数

Ver.5.0
15 回帰分析 参照

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

推定

Ver.5.0
一部のデータの特徴から全体の特徴を予想すること

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

回帰分析

Ver.5.0
結果となる数値と要因となる数値の関係を式で表してを明らかにする統計的手法このとき、要因となる数値を「説明変数」、結果となる数値を「目的変数」,「被説明変数」という。
分析者による因果関係の過程:あり
分析目的:
・説明変数が被説明変数に与える効果の測定
・回帰分析の結果に基づく予測
取り扱う変数の種類数:2種類以上

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

新しい用語の問題4

相関分析

Ver.5.0
相関分析では2種類の変数を採りあげ、変数間の(直線的な)関係の強さを測定する。
分析者による因果関係の仮定:なし
分析目的:変数間の(直線的な)関係の強さを測定
取り扱う変数の種類数:2種類(1対1)

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

データの集計(和,平均)

Ver.5.0
データの比較に使う。

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

データの並べ替え

Ver.5.0
データの比較に使う。

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

ランキング

Ver.5.0
データの比較に使う。

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

線形代数

Ver.5.0
多くの変数に関するデータを取り扱うのに便利な数学

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

ベクトル

Ver.5.0
線形代数のツール

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

行列

Ver.5.0
線形代数のツール

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

1 変数関数の微分と積分

Ver.5.0
微分は、データの変化の度合いを知るのに便利なツール積分は、変化の#蓄積した結果を知るのに便利なツール

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

尺度

Ver.5.0
ものさし

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

誤差

Ver.5.0
コンピュータで計算した値は、実際の値と異なる場合がある。

テクノロジ系基礎理論34.応用数学

新しい用語の問題4
他分野の新しい用語は、こちらから
重要度を比較できるので便利です。

「情報に関する理論」の新しい用語と攻略ポイント

ポイント

「AI の技術(機械学習,ディープラーニングなど)」について基本的な用語が増えました。

用語を単独で覚えるよりも,方法の違いなど,それぞれ用語について違いを覚えることが点数アップにつながります。

問題例

機械学習(教師あり学習/教師なし学習/強化学習)に関する問題
(基本情報技術者 平成31年春 午前 問4)

機械学習における教師あり学習の説明として,最も適切なものはどれか。

ア 個々の行動に対しての善しあしを得点として与えることによって,得点が最も多く得られるような方策を学習する。

イ コンビュータ利用者の挙動データを蓄積し,挙動データの出現頻度に従って次の挙動を推論する。

ウ 正解のデータを提示したり,データが誤りであることを指摘したりすることによって,未知のデータに対して正誤を得ることを助ける。

エ 正解のデータを提示せずに,統計的性質や,ある種の条件によって入力バターンを判定したり,クラスタリングしたりする。

ア 強化学習(「行動の善しあしを得点として与える」がポイント)
イ 教師無し学習(答えが与えられていない)
ウ 教師あり学習(正解のデータを提示したり」がポイント)
エ 教師無し学習(「正解のデータを提示せずに」がポイント)

正解 ウ 

述語論理

Ver.5.0
人間の知識や問題をコンピュータで計算できるように表現する手段 述語論理は、人間が普段使っている自然な言語を、AIが処理・分析する技術(自然言語処理)に利用されている。

テクノロジ系基礎理論35. 情報に関する理論

演繹(えんえき)推論

Ver.5.0
誰もが知っている普遍的な事実を前提として、結論を導き出すこと
帰納推論と違いを確認しておきましょう。

テクノロジ系基礎理論35. 情報に関する理論

帰納推論

Ver.5.0
帰納推論は、いろいろな事実や事例から導き出される傾向を、まとめあげて結論につなげることがポイントです。
演繹推論と違いを確認しておきましょう。

テクノロジ系基礎理論35. 情報に関する理論

ルールベース

Ver.5.0
機械学習と並ぶ、AI技術の一つ
人間がルールを用意しておくことで、問題解決や推論といった知的な処理を、コンピュータに行わせようというもの

テクノロジ系基礎理論35. 情報に関する理論

特徴量

Ver.5.0
機械学習において、データを学習させるために、与えられたデータの特徴を数値化したもの

テクノロジ系基礎理論35. 情報に関する理論

機械学習(教師あり学習)

Ver.5.0
機械学習:
・データから規則性や判断基準を学習し、それに基づき未知のものを予測、判断する技術
・人工知能に関わる分析技術

教師あり学習:正解データを与える

出題例:
・正解のデータを提示したり,データが誤りであることを指摘したりすることによって,未知のデータに対して正誤を得ることを助ける。
(基本情報 平成31年春午前 問4より)

テクノロジ系基礎理論35. 情報に関する理論

新しい用語の問題4

機械学習(教師なし学習)

Ver.5.0
機械学習:(前項参照)

教師なし学習:正解データを与えない

出題例:
・正解のデータを提示せずに, 統計的性質や,ある種の条件によって入力パターンを判定したり,クラスタリングしたりする。
・コンビュータ利用者の挙動データを蓄積し,挙動データの出現頻度に従って次の挙動を推論する。(基本情報技術者 平成31年春午前 問4より)

テクノロジ系基礎理論35. 情報に関する理論

新しい用語の問題4

機械学習(強化学習)

Ver.5.0
機械学習:(前項参照)

強化学習:正解を与えないが、善し悪しの報酬・得点(スコア)を与える。

出題例:
個々の行動に対しての善しあしを得点として与えることによって,得点が最も多く得られるような方策を学習する。
(基本情報 平成31年春午前 問4より)

テクノロジ系基礎理論35. 情報に関する理論

ニューラルネットワーク

Ver.5.0
人間の脳内にある神経回路を数学的なモデルで表現したもの
(ITパスポート 令和2年秋 問19より)

テクノロジ系基礎理論35. 情報に関する理論

新しい用語の問題4

活性化関数

Ver.5.0
ニューラルネットワークに必要な要素

テクノロジ系基礎理論35. 情報に関する理論

ディープラーニング

Ver.5.0
大量のデータをニューラルネットワークで解析して、データの特徴を抽出,学習する技術
(ITパスポート 令和元年秋 問21より)

テクノロジ系基礎理論35. 情報に関する理論

以上, ITパスポート試験 テクノロジ系 基礎理論 について,シラバス5.0の新しい用語と攻略ポイントを説明しました。

新しい用語の問題4
新しい用語の問題9
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やっておきたい
ITパスポートテクノロジ系よく出る用語
 よく出る用
ITパスポートテクノロジ系ネットワークシラバス5の新しい用語
 次に重要度大

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