AI実装検定B級～模擬試験～ 2024年10月31日 ailearn 1. データの標準化と正規化の違いとして正しいものはどれですか？ 標準化はデータの平均を0、分散を1に揃え、正規化は0から1の範囲にスケールする 標準化はデータの範囲を揃え、正規化はデータの平均を揃える 標準化は欠損データを処理し、正規化はデータのラベルを処理する 標準化は異常値を削除し、正規化は外れ値を削除する None 2. 1990年代に発展した「強化学習」の基本的なアイデアはどれですか？ 過去のデータから正しい答えを学習する 複数のAIモデルを統合して最適解を導く 自然言語を使ってAIが自己学習する 環境からのフィードバックに基づいて行動を学習する None 3. テキスト生成モデル「GPT」において、自己回帰型モデルとしての特徴は何ですか？ テキストを固定された長さで生成する 過去の出力を次の入力として利用し、次の単語を予測する 文脈を理解せずにランダムに単語を生成する 文法ルールに基づいて完全に決定論的にテキストを生成する None 4. AIモデルの開発と運用において「CI/CDパイプライン」の目的は何ですか？ モデルの予測精度を向上させるため モデルの学習を高速化するため 継続的なインテグレーションとデプロイを自動化し、モデルを迅速に展開・更新するため モデルの複雑性を減らすため None 5. データの分布に偏りがある場合、モデルの精度にどのような影響がありますか？ 全てのクラスに対して均等に精度が向上する 偏りのあるクラスに対して過剰に適応し、他のクラスでの予測精度が低下する モデルが過学習を起こす モデルが学習できなくなる None 6. テキストの前処理で「ストップワード」とは何を指しますか？ 意味が強調される単語 検索エンジンにおける重要なキーワード 頻繁に使われるが、意味的に重要ではない単語 文書の分類基準となる単語 None 7. モデルの「再現率（Recall）」が高いことの意味は何ですか？ モデルが正しく分類できるデータの割合が高い モデルが実際に正解であるデータを正しく分類できる割合が高い モデルの全体的な精度が高い モデルの学習速度が速い None 8. 次のうち、「ラベル付けされたデータ」を使用するタスクはどれですか？ 教師あり学習 教師なし学習 クラスタリング 次元削減 None 9. 「ハイパーパラメータ」とは何ですか？ モデルが自動で調整するパラメータ 学習の前に設定されるモデルのパラメータ 学習データに基づいて計算されるパラメータ モデルの出力結果を評価するための指標 None 10. 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？ 正答率（Accuracy） 平均絶対誤差（MAE） F1スコア 平均二乗誤差（MSE） None 11. モデルの精度評価に用いられる「F1スコア」とは何ですか？ モデルの精度を示す基本的な指標 精度と再現率の調和平均を示す指標 訓練データのサイズを示す指標 モデルの学習速度を示す指標 None 12. AIモデルの計算において、行列の掛け算が頻繁に使用される理由として正しいものはどれですか？ モデルのサイズを減らすため データの精度を上げるため 大量のデータを効率的に処理できるため モデルの複雑性を低下させるため None 13. パターン認識において「特徴ベクトル」とは何を指しますか？ データのラベル クラス分類の結果 データを特徴量で表現したベクトル パターンの一致度 None 14. 機械学習における「クロスバリデーション」の目的は何ですか？ モデルの過学習を防ぐため モデルのサイズを増やすため 学習時間を短縮するため データセットの欠損値を補完するため None 15. データの「標準化」とはどのような操作ですか？ データを平均0、標準偏差1にスケーリングする操作 データをグループに分ける操作 データを欠損値で補完する操作 データにラベルを付ける操作 None 16. 教師あり学習において、「正解データ」を持たない学習方法は何ですか？ 教師なし学習 強化学習 ディープラーニング ハイパーパラメータ調整 None 17. 特徴量選択の目的として最も適切なものは何ですか？ モデルのサイズを増加させる データの欠損を補完する データのサイズを増やす モデルの性能向上と計算コストの削減 None 18. 機械学習における「過学習」とは何ですか？ モデルが訓練データに対して過剰に適応し、汎化性能が低下する状態 モデルが訓練データにうまく適合できない状態 モデルが訓練データを誤って分類する状態 モデルが全てのデータをランダムに分類する状態 None 19. 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？ CNN（畳み込みニューラルネットワーク） RNN（再帰型ニューラルネットワーク） LSTM（長短期記憶） GAN（生成的敵対ネットワーク） None 20. 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？ 学習データを増やさない モデルの複雑さを高める 交差検証や正則化を使用する 過学習を促進する None 21. Word2Vecの「スキップグラムモデル」とはどのような手法ですか？ 単語の出現頻度に基づいて単語を分類する手法 中心となる単語から周囲の文脈を予測する手法 文章全体の意味を理解する手法 単語間の相互関係を無視する手法 None 22. NLPモデルにおいて「アテンション機構」の役割は何ですか？ モデルの計算負荷を軽減するため 特定の単語に対してより重要な重みを与えるため データの前処理を高速化するため 単語の順番を無視して解析するため None 23. 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？ ロボット制御プログラム 自然言語処理プログラム 自動運転プログラム 数値解析プログラム None 24. 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？ 事前に定義した全てのハイパーパラメータの組み合わせを網羅的に試す ランダムにハイパーパラメータを調整する モデルの複雑性を減らすために使用される データの欠損値を補完するために使用される None 25. 「TF-IDF」はどのような目的で使用されますか？ 単語間の関連性を計算するため 単語の頻度と重要性を評価するため 文書を分類するため 文書間の類似度を測定するため None 26. パターン認識における「ノイズ」とは何を指しますか？ 正しいデータ 不要で無関係なデータ 高品質のデータ 分類後のデータ None 27. ニューラルネットワークにおいて「活性化関数」が持つ主な役割は何ですか？ データを正規化する モデルの誤差を計算する 各ニューロンの出力を制限し、非線形性を導入する 各層の重みを更新する None 28. 「L2正則化」は、モデルのどのような問題に対処するために使用されますか？ 勾配消失問題 モデルの複雑性を抑え、過学習を防ぐ データの前処理を効率化する データの欠損値を補完する None 29. 「AIの父」として知られている科学者は誰ですか？ アラン・チューリング ジョン・マッカーシー マービン・ミンスキー ジェフリー・ヒントン None 30. 教師なし学習でよく使用されるタスクはどれですか？ 回帰 分類 クラスタリング 推論 None Time's up
