E資格～模擬試験～ 2024年10月31日2024年11月3日 ailearn 1. RNNの勾配爆発問題に対処するために採用される技術は次のうちどれですか？ 勾配クリッピング ドロップアウト L2正則化 バッチ正規化 None 2. 機械学習モデルの評価指標である「精度（accuracy）」は何を意味しますか？ モデルが正しく分類したデータの割合 モデルの複雑さ モデルが学習したデータの量 モデルの訓練速度 None 3. 勾配降下法の「アダグラード（Adagrad）」アルゴリズムが効果的な場合はどれですか？ データのクラス数が非常に多い場合 モデルが深層ニューラルネットワークの場合 クラスごとのデータが均一である場合 特徴量ごとのスケールが大きく異なる場合 None 4. 次のうち、GPT（Generative Pretrained Transformer）が持つ最大の特徴はどれですか？ 双方向の文脈を捉える 一方向（左から右）のみで文脈を捉え、文章生成に特化している 画像処理に特化している 単語の出現頻度を基に文を生成する None 5. 順伝播型ネットワークの出力層でよく使用される活性化関数は次のうちどれですか？ ReLU シグモイド関数 ソフトマックス関数 タンジェント関数 None 6. Transformerモデルにおける「Layer Normalization」は、どの段階で適用されますか？ マルチヘッド注意機構の出力と残差接続の間 フィードフォワード層の入力部分 モデル全体の最終層 ポジショナルエンコーディングの後 None 7. ニューラルネットワークの学習において、バッチ正規化が勾配消失問題を軽減する理由は何ですか？ 重みの初期化を改善するため 学習率を動的に調整するため 各層の出力を正規化し、勾配が適切に伝播するため 出力層の活性化関数を変更するため None 8. 次のうち、RNNにおいて双方向の情報フローを活用するモデルはどれですか？ Bidirectional RNN LSTM GRU Simple RNN None 9. 次のうち、GPUアクセラレータがデータセンターで広く使用される理由として正しいものはどれですか？ 高い並列処理能力を持ち、ビッグデータやAI関連の処理を効率的に行えるため 消費電力が少なく、コストが安いため ストレージ容量が多いため ネットワーク管理に特化しているため None 10. 次のうち、ドロップアウトを適用する際に避けるべき層はどれですか？ 入力層 隠れ層 出力層 全結合層 None 11. CNNにおける「ReLU関数」が学習効率を高める理由はどれですか？ 出力をゼロに制限するため データを正規化するため 重みをゼロにするため 非線形性を導入し、勾配消失を防ぐため None 12. 強化学習において、「探索」と「活用」のトレードオフは何を意味しますか？ 環境の状態を更新することと、行動を選択することのバランス Q値を更新することと、報酬を得ることのバランス 新しい行動を試すことと、既に得た知識を利用することのバランス 学習速度を速めることと、計算コストを下げることのバランス None 13. 物体検出において、「多段階検出モデル」とは何を指しますか？ 画像を複数の段階で処理し、各段階で異なる特徴を学習するモデル モデルの層を追加し、複数の物体を検出するモデル データセットを分割して学習するモデル 異なる解像度の画像を同時に学習するモデル None 14. GANの判別器が「本物」と「偽物」のデータを正確に識別できるようになりすぎた場合、生成器にどのような問題が発生しますか？ 生成器が学習できなくなる 生成器がより高品質なデータを生成できる 生成器がモード崩壊を起こす 生成器のパラメータ数が増加する None 15. エッジコンピューティングにおける「リアルタイム性」を確保するために重要な要素はどれですか？ データをクラウドに送り、結果を待つこと データを定期的にバックアップすること 大量のデータを一度に送信すること データをエッジデバイスで即時に処理すること None 16. 条件付き確率 P(A | B) の定義はどれですか？ P(A) × P(B) P(A) / P(B) P(A ∩ B) / P(B) P(A) - P(B) None 17. 順伝播型ネットワークにおいて、出力層にシグモイド関数を使用する場合、どのような状況が適していますか？ 回帰問題 2クラス分類問題 多クラス分類問題 次元削減問題 None 18. CNNにおいて、次のうち「バックプロパゲーション」を行う際に重要なプロセスはどれですか？ 各フィルタの勾配を計算し、フィルタを更新する 出力層のノイズを削減する 活性化関数を変更する 入力データを拡張する None 19. 順伝播型ネットワークで使用される活性化関数の役割は何ですか？ 重みを更新するため 非線形性を導入し、モデルに複雑なパターンを学習させるため モデルの重みを初期化するため 入力データを正規化するため None 20. a b c d None 21. 次のうち、GPUを利用してディープラーニングを高速化するために必要なドライバやライブラリのセットはどれですか？ CUDAとcuDNN OpenGLとVulkan DirectXとOpenAL TensorFlowとPyTorch None 22. ある通信路で、信号対雑音比 (SNR) が 20dB、帯域幅が 2kHz であるとき、シャノンの通信路容量はおよそどれですか？ 20 kbps 26.6 kbps 13.3 kbps 40 kbps None 23. エッジコンピューティングの進化に伴い、将来的に予測される応用分野として適切なものはどれですか？ 大規模なデータセンターの運営 オンラインショッピングの配送管理 デスクトップアプリケーションの処理 スマートシティのリアルタイム交通管理システム None 24. 順伝播型ネットワークにおいて、勾配消失問題が深層学習の学習速度にどのような影響を与えるか、最も適切な説明はどれですか？ 勾配が消失すると、ネットワークの学習速度が劇的に遅くなる 勾配消失問題は学習速度には影響しない 勾配が消失すると、ネットワークの学習速度が高速になる 勾配が消失しても、学習速度にはわずかな影響しかない None 25. 分散処理システムでの「シャーディング」の目的は何ですか？ データを圧縮して保存する データを一箇所に集約して保存する データを複数のノードに分割して保存し、処理を分散させる データの一貫性を保証する None 26. RMSProp最適化アルゴリズムがアダグラードの改良版とされる理由は何ですか？ 累積された勾配が過度に蓄積されるのを防ぐため モデルの精度を常に向上させるため 学習率を一定に保つため 損失関数の形状に依存しないため None 27. ディープラーニングモデルを大規模データセットでトレーニングする際にクラウド環境を選択する利点として適切なものはどれですか？ 必要に応じて計算リソースをスケールアップ・スケールダウンできる ローカル環境での計算が常に速い インターネット接続が不要になる ストレージ容量を減らすことができる None 28. 回帰分析において、目的変数が連続値である場合、適切な手法は次のどれですか？ ロジスティック回帰 線形回帰 サポートベクターマシン K-最近傍法 None 29. 次のうち、AIの推論処理に特化したアクセラレータはどれですか？ SSD TPU HDD NIC None 30. CNNの「パディング」が重要な理由は何ですか？ 畳み込み演算後の出力サイズを調整し、特徴の損失を防ぐため フィルタサイズを変更するため モデルの重みを自動更新するため データを無作為に削除するため None 31. 「Mask R-CNN」の主な用途として正しいものはどれですか？ 物体検出とセグメンテーションの両方を同時に行う 物体検出のみを行う 画像分類を行う 時系列データの解析を行う None 32. 「教師あり学習」とはどのような学習方法ですか？ ラベル付きデータを用いてモデルを訓練する ラベルなしデータを用いてモデルを訓練する 報酬を最大化するようにモデルを訓練する モデルが自律的にデータを生成する None 33. 分散処理システムで「キャパシティプランニング」を行う際に考慮すべき要素はどれですか？ ノード数、データ量、処理速度、ネットワーク帯域 データの種類とラベルの数 データを一元的に管理する方法 クラウドストレージの容量 None 34. セマンティックセグメンテーションにおける「Dilated Convolution（膨張畳み込み）」の主な目的は何ですか？ 解像度を下げずに受容野を広げる ピクセルのスパース性を高める モデルの計算負荷を減らす モデルのパラメータ数を削減する None 35. 物体検出において、1枚の画像に複数の物体を検出する手法として、最もよく使われる手法はどれですか？ YOLO CNN LSTM RNN None 36. 順伝播型ニューラルネットワークで、ドロップアウト率を適切に設定する理由は何ですか？ 過学習を防ぎつつ、モデルの精度を維持するため 勾配の爆発を防ぐため モデルの複雑さを減少させるため モデルの精度を向上させるため None 37. アンサンブル学習（Ensemble Learning）の目的として正しいものはどれですか？ モデルのパラメータ数を減らす 複数のモデルを組み合わせて汎化性能を向上させる データの前処理を効率化する モデルのトレーニング時間を短縮する None 38. 分散処理システムにおいて「一貫性、可用性、分断耐性（CAP定理）」に関して正しい説明はどれですか？ 一度に全てを満たすことが可能である 一度に全てを満たすことはできず、トレードオフが必要である 可用性だけが重要である 分断耐性は重要ではない None 39. CNNモデルにおいて、過学習を防ぐために広く用いられるテクニックはどれですか？ ドロップアウト バッチ正規化 プーリング 活性化関数の変更 None 40. 分散処理システムでの「レプリケーション」の目的は何ですか？ データの可用性と耐障害性を高めるために、データを複数の場所にコピーする データを削除してシステムの負荷を軽減する データを一箇所に集約して処理する データをクラウドに送信する None 41. 「バッチ正規化」の主な目的は何ですか？ データのスケールを均一にすることで、学習を安定させる 重みの初期化を行うため データを無作為に抽出するため モデルの複雑さを増加させるため None 42. CNNのプーリング層で最大プーリング（Max Pooling）を使う利点は何ですか？ 全ての入力データを平均化できる 最も重要な特徴を強調し、空間次元を縮小できる 訓練データの分散を均等にする モデルの精度を常に向上させる None 43. CNNにおいて、畳み込み層とプーリング層の組み合わせはどのような効果をもたらしますか？ データの次元を削減し、重要な特徴を抽出する モデルの精度を低下させる モデルの計算速度を遅くする モデルの重みを無作為に変更する None 44. 次のうち、RNNの一種ではないものはどれですか？ LSTM GRU Transformer Bidirectional RNN None 45. 「説明可能な強化学習」で利用されることの多いアプローチはどれですか？ 深層強化学習の全体的な挙動を評価する手法 データをランダムに選んでモデルを評価する手法 状態価値や行動価値を明示的に説明する手法 パラメータチューニングを用いる手法 None 46. 「ImageNet」の役割として正しいものはどれですか？ 画像の生成 画像のノイズ除去 画像の圧縮 大規模な画像認識データセットと、事前学習済みモデルの基盤を提供する None 47. 順伝播型ネットワークにおける「勾配クリッピング」の主な目的は何ですか？ 勾配消失を防ぐため モデルの重みを初期化するため 勾配爆発を防ぎ、学習を安定させるため 学習率を自動調整するため None 48. 「SHAP（Shapley Additive Explanations）」の基本的な考え方は何ですか？ モデル全体の挙動を定性的に評価する モデルの計算時間を最小化する 各特徴が予測にどれだけ貢献したかを定量的に示す モデルをランダムに評価する None 49. CycleGANの主な用途として最も適切なものはどれですか？ 異なるドメイン間の画像変換 画像の分類 データの圧縮 文章生成 None 50. アクセラレータの導入が期待される分野として最も適切なものはどれですか？ テキストエディタの開発 ディープラーニングモデルのトレーニングや推論 ウェブブラウジング データベースの管理 None 51. 次のうち、エッジコンピューティングにおいて「コンテナ技術」が重要視される理由として正しいものはどれですか？ クラウド上でデータを保存するためのセキュリティを強化する 軽量な仮想化環境を提供し、エッジデバイスでの効率的なデプロイを可能にする デバイスの寿命を延ばす 通信帯域を広げる None 52. エッジコンピューティングの利点として正しいものはどれですか？ データ処理の遅延を減らす データの安全性を低下させる データの送信コストを増加させる すべてのデータをクラウドに集約する None 53. 正規分布 N(0, 1) の上で、z スコアが -1.96 から 1.96 の範囲に入る確率はおよそどれですか？ 0.68 0.99 0.50 0.95 None 54. L2正則化を強くかけすぎると、どのような問題が発生する可能性がありますか？ モデルが過学習を起こす モデルが過度に単純化され、アンダーフィッティングする 学習が停止してしまう 勾配消失問題が発生する None 55. 「自己教師あり学習」はどのような手法ですか？ 報酬を与えてエージェントに学習させる モデルが自らデータを生成する 他のモデルから知識を転移する ラベルなしデータに対して擬似ラベルを生成し、そのラベルでモデルを訓練する None 56. 次のうち、深層強化学習でよく使用される「アクター・クリティック（Actor-Critic）」の特徴は何ですか？ 方策を直接学習するアクターと、価値関数を学習するクリティックが協調して学習を行う エージェントが方策を持たずに学習を行う 環境の次の状態を予測するモデル 報酬が無い場合でも学習が進行する None 57. 強化学習における「Q学習」の目的は何ですか？ データのラベルを予測すること 次元削減を行うこと モデルのバイアスを減らすこと すべての状態と行動の組み合わせに対して最適な価値を学習すること None 58. CNNの「畳み込みフィルタの数」を増やすと、モデルにどのような影響がありますか？ モデルの学習速度が大幅に低下する モデルが捉える特徴の種類が増加し、精度が向上する可能性がある モデルが過学習しやすくなる ニューロンが無効化される None 59. Faster R-CNNの特徴として正しいものはどれですか？ 1ステージの物体検出アルゴリズムである YOLOよりも高速だが、精度は低い RPNを用いて物体の候補領域を生成する 物体の数に応じてニューラルネットワークを動的に構築する None 60. TPU（Tensor Processing Unit）は主にどのような用途に特化していますか？ グラフィック処理に特化したハードウェア 一般的なデータ処理に特化したハードウェア ネットワーク管理に特化したハードウェア ディープラーニングの推論やトレーニングに最適化されたハードウェア None 61. セマンティックセグメンテーションにおいてよく使用される損失関数はどれですか？ 平均二乗誤差 クロスエントロピー損失 ヒンジ損失 ハブ損失 None 62. a b c d None 63. CNNにおける「転置畳み込み層（Transposed Convolutional Layer）」の目的は何ですか？ データの次元を削減する ニューロンを無効化する 出力層での活性化をゼロにする 入力データを拡大し、元の空間解像度を再構成する None 64. 勾配降下法における「学習率」が大きすぎると何が起こりますか？ モデルが過学習する 損失関数が最適な値に急速に収束する 損失関数が最適な値に収束せず、振動する 勾配が爆発し、学習が停止する None 65. モデルの汎化性能を向上させるために、L2正則化とドロップアウトを組み合わせる理由は何ですか？ モデルの複雑さを抑え、過学習を防ぐため モデルの学習速度を上げるため 重みを無作為に更新するため モデルの出力を正規化するため None 66. ドロップアウト（Dropout）の役割は何ですか？ モデルの精度を向上させるためにニューロンを追加する モデルの重みをランダムに変更する ニューロンをランダムに無効化することで、過学習を防ぐ 重みを初期化する None 67. 勾配降下法において、学習率の役割は何ですか？ 重みの初期値を設定するため モデルの複雑さを調整するため データのサイズを調整するため 重みの更新量を決定するため None 68. 「LSTM（Long Short-Term Memory）」がRNNに比べて優れている点は何ですか？ 計算速度が速い 単語の出現頻度を学習できる 長期的な依存関係をより効果的に学習できる テキストの分類を効率化する None 69. 生成モデルとは何を行うモデルですか？ データの分類を行うモデル データの生成を行うモデル データの回帰を行うモデル データの削減を行うモデル None 70. 次のうち、データ拡張を行う際に最も適切なシナリオはどれですか？ 学習データが非常に多い場合 学習データが少なく、汎化性能が低い場合 モデルが過学習をしていない場合 パラメータが多い場合 None 71. セマンティックセグメンテーションで、アトリウムネットワーク（Atrous Convolution）が使用される理由として最も適切なものはどれですか？ 高解像度の特徴を維持しながら、広い受容野を確保するため 計算コストを削減するため 全結合層を減らすため モデルのサイズを縮小するため None 72. エッジコンピューティングの導入によって、クラウド上のデータ処理に与える影響として正しいものはどれですか？ クラウドへのデータ送信量が減り、クラウドの負荷が軽減される クラウドへのデータ送信量が増え、クラウドの負荷が増加する クラウドの負荷には全く影響しない クラウドへの依存が完全になくなる None 73. 次のうち、Q学習とSarsaの主な違いとして正しいものはどれですか？ Q学習は方策を直接学習し、Sarsaは価値関数を学習する Q学習はオフポリシー、Sarsaはオンポリシーである Q学習は方策勾配法を使用し、Sarsaは使わない Q学習は報酬の割引率を持たず、Sarsaは持つ None 74. 順伝播型ネットワークの最適化アルゴリズム「Adam」の特徴として正しいものはどれですか？ 学習率を固定している 勾配の過去の動きを利用し、自動で学習率を調整する 高い学習率でも常に収束する 勾配を無視して重みを更新する None 75. GAN（Generative Adversarial Network）の構成要素として正しいものはどれですか？ エンコーダとデコーダ 判別器と生成器 バッチ正規化とドロップアウト 畳み込み層とプーリング層 None 76. アダム（Adam）最適化アルゴリズムはどのような特徴を持っていますか？ 定数学習率を使用する 勾配の過去の動きに基づいて学習率を自動で調整する 常に学習速度を遅くする 損失関数の形状に依存しない None 77. ドロップアウト（Dropout）の主な役割は何ですか？ 訓練中にニューロンをランダムに無効化することで、過学習を防ぐ 学習率を自動調整する 訓練データの一部を削除する モデルの精度を向上させるためにニューロンを追加する None 78. 深層強化学習において、エージェントの行動の説明性を向上させるために使われる技術の一つは何ですか？ 状態価値関数の可視化 勾配ブースティング サポートベクターマシンの適用 データの正規化 None 79. CNNで使用される「バッチ正規化（Batch Normalization）」の主な効果は何ですか？ データを無作為に抽出する 重みをゼロにリセットする ニューロンをランダムに無効化する 畳み込み層での出力を正規化し、学習を安定させる None 80. セマンティックセグメンテーションで使用される「Pyramid Scene Parsing Network（PSPNet）」の利点は何ですか？ オブジェクトのサイズにかかわらず、正確なセグメンテーションを実現できる 高速なリアルタイム予測が可能である 簡単なアーキテクチャを持つ 全結合層を使用せず、セグメンテーション精度を高める None 81. 「Hadoop」はどのような分散処理フレームワークですか？ 単一のサーバーでデータを処理するためのフレームワーク データベースの検索を高速化するフレームワーク ビッグデータを分散処理するためのオープンソースのフレームワーク 小規模なデータセットを処理するためのフレームワーク None 82. 順伝播型ネットワークにおける「エポック」とは何ですか？ モデルの性能を評価するためのテストデータ 訓練データ全体を1度モデルに与えて学習するプロセス 重みを初期化するプロセス モデルのパラメータをチューニングするプロセス None 83. 次のうち、U-Netの主な応用先として正しいものはどれですか？ 画像の分類 画像の拡大縮小 画像のセグメンテーション 画像の変換 None 84. 次のうち、Dockerが提供する主な機能はどれですか？ アプリケーションの実行環境をコンテナ化して、再現性の高い開発・運用環境を構築する GPUの計算速度を向上させる クラウドでデータベースを管理する ネットワーク通信を最適化する None 85. ディープQネットワーク（DQN）の主な特徴は何ですか？ エージェントの方策を直接学習する Q値の更新を行わない ランダムに行動を選択する 深層ニューラルネットワークを用いてQ値を近似する None 86. 次のうち、セマンティックセグメンテーションで頻繁に使用される「Skip Connection」の役割として正しいものはどれですか？ ネットワークの計算速度を向上させる エンコーダーからデコーダーに直接特徴を伝達し、詳細情報を補完する ピクセルごとの分類精度を下げる モデルのパラメータ数を減らす None 87. 深層強化学習において、次元削減技術が導入される理由として正しいものはどれですか？ 状態空間が高次元である場合、効率的に学習するため 行動空間が不確実な場合、行動選択を高速化するため 方策の更新頻度を増加させるため 報酬をより多く得るため None 88. Bidirectional LSTMのメリットとして、最も適切なものはどれですか？ 計算速度が速い 双方向から情報を処理するため、シーケンス全体の文脈を理解できる メモリ消費が少ない 勾配消失問題が完全に解決される None 89. 正則化の導入により、どのようにしてモデルのバイアス-バリアンストレードオフが影響を受けますか？ 正則化によりバイアスが減少し、バリアンスが増加する 正則化によりバイアスが増加し、バリアンスが減少する バイアスとバリアンスの両方が増加する バイアスとバリアンスの両方が減少する None 90. アンサンブル学習における「バギング（Bagging）」の主な特徴はどれですか？ モデルの出力を逐次的に更新する データの順序に依存する 複数のモデルを並列に訓練し、それぞれの予測を平均化する 勾配消失問題を防ぐ None 91. エッジコンピューティングが特に有効となるケースはどれですか？ クラウドの処理能力が高い場合 データ転送量を減らしたい場合 大量のデータを一括で処理する場合 データのバックアップを行う場合 None 92. 確率の定義において、サンプルスペース（標本空間）とは何ですか？ 発生しうる全ての結果の集合 確率が0になる事象の集合 予想される結果の集合 可能な事象の一部を集めたもの None 93. CNNにおいて「ReLU（Rectified Linear Unit）」が活性化関数として好まれる理由は何ですか？ 出力が常に0になるため 勾配の爆発を防ぐため 計算が簡単で、勾配消失問題を軽減できるため データを正規化するため None 94. 「MapReduce」の「Reduce」フェーズの役割は何ですか？ Mapフェーズで生成されたキーと値のペアを集約し、最終結果を生成する 入力データを分割し、キーと値のペアを生成する データをクラウドに送信する データを保存する None 95. 自然言語処理において「シーケンス・トゥ・シーケンス（Seq2Seq）」モデルがよく使用されるタスクはどれですか？ 画像認識 音声認識 自動翻訳 データ前処理 None 96. 「教師なし学習」でよく使用される次元削減手法はどれですか？ 主成分分析（PCA） K-近傍法 逆強化学習 サポートベクターマシン（SVM） None 97. a b c d None 98. 符号化率 R = 5 kbps、通信路容量 C = 8 kbps のとき、この通信の信頼性はどうなりますか？ 伝送誤りが発生する可能性が高い 伝送は誤りなく行われる可能性が高い 通信が遅くなる 通信が中断される None 99. 画像認識タスクで最も一般的に使用される損失関数はどれですか？ 平均二乗誤差 クロスエントロピー誤差 ヒンジ損失 ハブ損失 None 100. 次のうち、画像認識モデルでよく使われる「データ拡張」の技術に含まれないものはどれですか？ 画像の回転 画像の平滑化 画像の拡大縮小 画像の反転 None Time's up
