AI実装検定B級~模擬試験~

1. 
「交差検証」を使用する利点として最も適切なものはどれですか?

2. 
AI開発における「ハイパーパラメータチューニング」の方法の一つである「グリッドサーチ」の特徴はどれですか?

3. 
自然言語処理(NLP)において、最も一般的に使用される「ベクトル表現」はどれですか?

4. 
パターン認識における「アンサンブル学習」の主な利点は何ですか?

5. 
次のうち、データの可視化に使われる手法はどれですか?

6. 
「損失関数」の役割は何ですか?

7. 
「交差検証」の目的は何ですか?

8. 
異常検知のタスクにおいて、正常データが圧倒的に多く、異常データが少ない場合、最も適切な評価指標はどれですか?

9. 
データの「アンダーサンプリング」とは何ですか?

10. 
k近傍法(k-NN)の分類アルゴリズムにおいて、kの値が小さすぎるとどのような問題が発生しますか?

11. 
BERTモデルが従来の自然言語処理モデルと異なる点として、特に注目されるのはどの特徴ですか?

12. 
「エキスパートシステム」がAI研究に大きな影響を与えた年代はどの時期ですか?

13. 
「物理シンボルシステム仮説」がAI研究に与えた影響として最も正しいものはどれですか?

14. 
モデルの学習でよく使われる「誤差関数(損失関数)」の一つである「平均二乗誤差(MSE)」は、どのように計算されますか?

15. 
モデルの「汎化性能」を向上させるために適切な手法はどれですか?

16. 
次のうち、「時系列データ」として最も適切な例はどれですか?

17. 
1960年代のAIの発展を支えた代表的なAIプログラム「ELIZA」は、どのようなプログラムですか?

18. 
ニューラルネットワークの基本的な構成要素で、情報が処理される場所はどこですか?

19. 
「推論」とは機械学習において何を指しますか?

20. 
k-NN法において、データの次元数が多くなると、分類精度が低下する「次元の呪い」が発生する理由は何ですか?

21. 
モデルの評価において「クロスバリデーション」が用いられる主な目的は何ですか?

22. 
ジェフリー・ヒントンらが提唱した「バックプロパゲーション法」がAIの学習において画期的だった理由はどれですか?

23. 
Word2Vecの「スキップグラムモデル」とはどのような手法ですか?

24. 
自然言語処理において、ニューラルネットワークを使ってテキストを分類するために広く使用されるモデルはどれですか?

25. 
トランスフォーマーモデルがテキスト分類や翻訳において効果的である理由は何ですか?

26. 
テキストデータの前処理として正しくないものは次のうちどれですか?

27. 
次のうち、回帰問題に適しているアルゴリズムはどれですか?

28. 
AI開発のプロセスにおいて、データの「前処理」が重要な理由は何ですか?

29. 
1997年、ガルリ・カスパロフがチェスでAIに敗れたときのAI「ディープブルー」はどの会社によって開発されましたか?

30. 
AI開発において、データの「標準化」とは何を指しますか?

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