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

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シラバス5.0での「基礎理論」分野の変更点と攻略ポイントを紹介します。

また、シラバスから新しい用語を抜き出しました。

どんな用語が追加になったか確かめて、早めの対策が必要です。

デジ猫
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なんだかメンドウそう!

でも、やんなきゃ!

「基礎理論」分野 重要度指数108

「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 

デジ猫
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数学が多くていやだ!

「離散数学」の新しい用語

追加された新しい用語はありません。

「応用数学」の新しい用語

主な変更点は、以下の3点です。

①統計について、具体的に用語(5~16)がシラバスで示されたこと(5~16)

②出題内容に「数値計算,数値解析、数式処理」の項目が追加され、関係する用語(17~25)が示されたこと

③出題内容に「最適化問題に関する基本的な考え方」が追加になったこと

1 数値計算 解を数値で得ようとする
2 数値解析 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
3 数式処理 コンピュータで数式(記号)を用いて計算する
4 最適化問題 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。
5 平均値 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
6 中央値(メジアン) 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
7 最頻値(モード) その値が起こる頻度が最も高い値
8 標準偏差 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。
9 偏差値 そのデータのばらつき具合を表す。
10 分散 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。
11 相関係数 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。
12 説明変数 15 回帰分析 参照
13 目的変数 15 回帰分析 参照
14 推定 一部のデータの特徴から全体の特徴を予想すること
15 回帰分析

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

16 相関分析

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)

17 データの集計(和,平均)     データの比較に使う。
18 データの並べ替え データの比較に使う。
19 ランキング データの比較に使う。
20 線形代数 多くの変数に関するデータを取り扱うのに便利な数学
21 ベクトル 線形代数のツール
22 行列 線形代数のツール
23 1 変数関数の微分と積分 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
24 尺度 ものさし
25 誤差 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。

「情報に関する理論」の新しい用語

出題の範囲に、「AI の技術(機械学習,ディープラーニングなど)について基本的な考え方」が追加になりました。

1 述語論理   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。
2 演繹(えんえき)推論 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
3 帰納推論 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。
違いを確認しておきましょう。
4 ルールベース 機械学習と並ぶ、AI技術の一つです。
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です。
5 特徴量 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
6 機械学習(教師あり学習

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。
(基本情報技術者 平成31年春午前 問4より)

7 機械学習(教師なし学習)

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)

8 機械学習(強化学習)

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。
(基本情報技術者 平成31年春午前 問4より)

9 ニューラルネットワーク 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)
10 活性化関数 ニューラルネットワークに必要な要素
11 ディープラーニング 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)
デジ猫
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AIに使われている技術かあ。

注意すべきポイント

他の試験区分の情報処理試験にある類似分野の問題で演習する。

直前2回(令和元年秋、令和2年秋)公開問題では、「基礎理論」分野から平均3問出題されています。

出題されている問題数は、多くはありませんが新しい用語が36語もあることから、この分野から新しい用語に関する問題が出ることは簡単に予想できます。

しかしながら、特に「応用数学」の分野では、用語を覚えておくだけで答えられるような問題が出るとは考えられません。

逆に、計算問題が出ると考えても、どの程度の難しさになるか予想が付きません。

非常に扱いが難しい分野です。

そのため、現在のところ、他区分の情報処理技術者試験の類似分野の問題で練習することがベストと考えます。

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

デジ猫
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困った・・・

各用語の内容の違いを確認する。

演繹推論と帰納推論、機械学習(教師あり学習/教師なし学習/強化学習)など、違いを確認しておきましょう。
例えば、基本情報技術者試験では、以下のような問題が出ています。

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 

デジ猫
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違いが大切!

まとめ

シラバス5.0での「基礎理論」分野の新しい用語と注意すべきポイントを紹介しました。
主な内容は、以下の通りです。

新しい用語

離散数学      0語
応用数学     25語
情報に関する理論 11語
     合計  36語

注意すべきポイント

・他の試験区分の情報処理試験にある類似分野の問題で演習する。
・各用語の内容の違いを確認する。

以上、基礎理論のシラバス5.0新しい用語と攻略ポイントでした。

他の項目については、こちらからが便利です。

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項目別に重要度を比較できるよ!

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基礎理論の参考問題が下の記事にあるよ。試してみてね。

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