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		<title>ぼっちエンジニアのWeb工房</title>
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		<description><![CDATA[ぼっちエンジニアのWeb工房]]></description>
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			<title>ぼっちエンジニアのweb工房</title>
			<pubDate><![CDATA[Wed, 07 Jan 2026 18:01:53 +0000]]></pubDate>
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			<title>X(旧Twitter)のGrok向けプロンプトをランダム表示</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 14:23:54 +0000]]></pubDate>
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			<title>G検定 &#8211; 過去問道場</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 11:36:01 +0000]]></pubDate>
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			<title>画像の背景を透明化</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 11:20:58 +0000]]></pubDate>
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			<title>文字数カウンター</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 11:18:57 +0000]]></pubDate>
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			<title>数値を〇進数に変換</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 11:18:32 +0000]]></pubDate>
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			<title>Webルーレット</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 11:15:55 +0000]]></pubDate>
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			<title>Webメモ</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 11:15:29 +0000]]></pubDate>
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			<title>画像を変換 &#038; 最適化</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 18 Jan 2026 17:15:09 +0000]]></pubDate>
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			<title>SEOランクチェッカー</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 17 Jan 2026 18:35:34 +0000]]></pubDate>
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			<title>ポケモン &#8211; ポケモン18タイプ診断</title>
			<pubDate><![CDATA[Fri, 16 Jan 2026 07:17:45 +0000]]></pubDate>
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			<title>ポケモン &#8211; 自己紹介カードメーカー</title>
			<pubDate><![CDATA[Fri, 16 Jan 2026 07:14:57 +0000]]></pubDate>
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			<title>QRコード作成ツール</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 11:14:27 +0000]]></pubDate>
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			<title>MarkdownToHTML変換</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 11:13:43 +0000]]></pubDate>
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			<title>HTMLエンティティ変換</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 11:12:52 +0000]]></pubDate>
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			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/noising（ノイズ付与）が狙う一般的効果として最も適]]></link>
			<title>noising（ノイズ付与）が狙う一般的効果として最も適切なのはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 10:47:07 +0000]]></pubDate>
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			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/生成aiが学習データに近い文章を出力してしまうリ]]></link>
			<title>生成AIが学習データに近い文章を出力してしまうリスクを下げる運用として最も適切なものはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
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			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/医用画像で病変領域をピクセル単位で抽出したい]]></link>
			<title>医用画像で病変領域をピクセル単位で抽出したい。代表的なネットワークとして最も適切なものはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
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			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/二値分類のロジスティック回帰で、確率（0〜1）へ]]></link>
			<title>二値分類のロジスティック回帰で、確率（0〜1）へ写像するために使われる関数として最も適切なものはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
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			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/llmの「コンテキストウィンドウ」が指す内容とし]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/llmの「コンテキストウィンドウ」が指す内容とし]]></link>
			<title>LLMの「コンテキストウィンドウ」が指す内容として最も適切なものはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
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			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/社内ragに顧客の氏名・住所が含まれる文書が混ざ]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/社内ragに顧客の氏名・住所が含まれる文書が混ざ]]></link>
			<title>社内RAGに顧客の氏名・住所が含まれる文書が混ざっていた。外部LLM連携前にまず取るべき対策として最も適切なのはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
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			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/cnnが画像の位置に対して頑健になりやすい理由と]]></link>
			<title>CNNが画像の位置に対して頑健になりやすい理由として最も適切なものはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
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			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/医療スクリーニングで「見逃し（偽陰性）を強く]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/医療スクリーニングで「見逃し（偽陰性）を強く]]></link>
			<title>医療スクリーニングで「見逃し（偽陰性）を強く減らしたい」。PrecisionとRecallを統合し、Recallをより重視できる指標として最も適切なのはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
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			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/線形回帰が主に扱う目的変数として最も適切なも]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/線形回帰が主に扱う目的変数として最も適切なも]]></link>
			<title>線形回帰が主に扱う目的変数として最も適切なものはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
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			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/少量の画像データで分類器を作りたい。imagenet等の事]]></link>
			<title>少量の画像データで分類器を作りたい。ImageNet等の事前学習モデルを流用して学習する代表的アプローチはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
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			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/公平性指標のうち「予測が陽性になる割合が、属]]></link>
			<title>公平性指標のうち「予測が陽性になる割合が、属性グループ間で等しい」状態を指す名称として最も適切なものはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
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			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/生成aiでtop_kを「1」に設定したときの挙動として最も]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/生成aiでtop_kを「1」に設定したときの挙動として最も]]></link>
			<title>生成AIでtop_kを「1」に設定したときの挙動として最も適切なのはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
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			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/ラベル平滑化（label-smoothing）の主な狙いとして最も適切]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/ラベル平滑化（label-smoothing）の主な狙いとして最も適切]]></link>
			<title>ラベル平滑化（label smoothing）の主な狙いとして最も適切なものはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
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			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/運用中、入力特徴量の分布はほぼ変わらないのに]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/運用中、入力特徴量の分布はほぼ変わらないのに]]></link>
			<title>運用中、入力特徴量の分布はほぼ変わらないのに、同じ入力でも正解ラベルの傾向が変わり精度が落ちた。最も適切な呼び方はどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
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			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/ロジスティック回帰（元の特徴空間）で表現でき]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/ロジスティック回帰（元の特徴空間）で表現でき]]></link>
			<title>ロジスティック回帰（元の特徴空間）で表現できる決定境界として最も適切なものはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
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			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/ミニバッチサイズを小さくすると一般に起こりや]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/ミニバッチサイズを小さくすると一般に起こりや]]></link>
			<title>ミニバッチサイズを小さくすると一般に起こりやすい影響として最も適切なものはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
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			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/時系列の自己回帰と移動平均の成分を明示的にモ]]></link>
			<title>時系列の自己回帰と移動平均の成分を明示的にモデル化する古典的手法として最も適切なのはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
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			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/他人の文章を引用して報告書に載せる際、引用の]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/他人の文章を引用して報告書に載せる際、引用の]]></link>
			<title>他人の文章を引用して報告書に載せる際、引用の基本要件として最も適切なのはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
					<item>
			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/プロンプトインジェクション対策として※不適切]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/プロンプトインジェクション対策として※不適切]]></link>
			<title>プロンプトインジェクション対策として※不適切を選べ。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
					<item>
			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/ai開発で「精度99達成を納品条件」として、条件未]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/ai開発で「精度99達成を納品条件」として、条件未]]></link>
			<title>AI開発で「精度99%達成を納品条件」として、条件未達なら修補や責任追及をしやすくしたい。契約類型として最も適切なのはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
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			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/検証損失が改善しなくなった時点で学習を止め、]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/検証損失が改善しなくなった時点で学習を止め、]]></link>
			<title>検証損失が改善しなくなった時点で学習を止め、過学習を抑える手法として最も適切なのはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
					<item>
			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/キーワードが一致しなくても「意味が近い文書」]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/キーワードが一致しなくても「意味が近い文書」]]></link>
			<title>キーワードが一致しなくても「意味が近い文書」を取り出したい。検索方式として最も適切なのはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
					<item>
			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/dp-sgdで「勾配をクリッピングしてからノイズを加え]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/dp-sgdで「勾配をクリッピングしてからノイズを加え]]></link>
			<title>DP-SGDで「勾配をクリッピングしてからノイズを加える」主目的として最も適切なのはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
					<item>
			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/ganの基本構成として最も適切な組み合わせはどれ]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/ganの基本構成として最も適切な組み合わせはどれ]]></link>
			<title>GANの基本構成として最も適切な組み合わせはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
					<item>
			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/llmに「外部apiや社内ツールを実行させる」ための代]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/llmに「外部apiや社内ツールを実行させる」ための代]]></link>
			<title>LLMに「外部APIや社内ツールを実行させる」ための代表的な仕組みとして最も適切なものはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
					<item>
			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/主成分分析（pca）の主な目的として最も適切なも]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/主成分分析（pca）の主な目的として最も適切なも]]></link>
			<title>主成分分析（PCA）の主な目的として最も適切なものはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
					<item>
			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/relu系活性化を前提に、分散を保ちやすい重み初期]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/relu系活性化を前提に、分散を保ちやすい重み初期]]></link>
			<title>ReLU系活性化を前提に、分散を保ちやすい重み初期化として最も適切なものはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
					<item>
			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/自社の指示のもと、外部事業者が顧客データを用]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/自社の指示のもと、外部事業者が顧客データを用]]></link>
			<title>自社の指示のもと、外部事業者が顧客データを用いてモデル学習・分析業務を実施する。最も適切な整理として近いものはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
					<item>
			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/dropoutを通常の推論（本番推定）で扱う方法として最]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/dropoutを通常の推論（本番推定）で扱う方法として最]]></link>
			<title>Dropoutを通常の推論（本番推定）で扱う方法として最も適切なものはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
					<item>
			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/llmに「望ましい入出力例」を数個示してから回答]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/llmに「望ましい入出力例」を数個示してから回答]]></link>
			<title>LLMに「望ましい入出力例」を数個示してから回答させるプロンプト手法として最も適切なものはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
					<item>
			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/分類器が「0-8と出したら実際に8割当たる」ように]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/分類器が「0-8と出したら実際に8割当たる」ように]]></link>
			<title>分類器が「0.8と出したら実際に8割当たる」ように確率の整合性を高める概念として最も適切なものはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
					<item>
			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/lstmで「過去のセル状態をどれだけ保持するか」を]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/lstmで「過去のセル状態をどれだけ保持するか」を]]></link>
			<title>LSTMで「過去のセル状態をどれだけ保持するか」を制御する要素として最も適切なものはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
					<item>
			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/ナイーブベイズが置く代表的な仮定として最も適]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/ナイーブベイズが置く代表的な仮定として最も適]]></link>
			<title>ナイーブベイズが置く代表的な仮定として最も適切なものはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
					<item>
			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/製品仕様が頻繁に更新されるfaqボットで、最新情]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/製品仕様が頻繁に更新されるfaqボットで、最新情]]></link>
			<title>製品仕様が頻繁に更新されるFAQボットで、最新情報を素早く反映したい。最も適切な方針はどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
		</item>
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			<guid><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/学習の後半で学習率を徐々に下げ、収束を安定さ]]></guid>
			<link><![CDATA[https://app.boochi-engineer.net/archives/g_question/学習の後半で学習率を徐々に下げ、収束を安定さ]]></link>
			<title>学習の後半で学習率を徐々に下げ、収束を安定させるための一般的手法として最も適切なものはどれか。</title>
			<pubDate><![CDATA[Tue, 30 Dec 2025 07:11:27 +0000]]></pubDate>
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