AI実装検定B級~模擬試験~

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?

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?

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?

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?

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?

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?

7. 
モデルの「再現率(Recall)」が高いことの意味は何ですか?

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?

9. 
「ハイパーパラメータ」とは何ですか?

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?

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?

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?

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?

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?

15. 
データの「標準化」とはどのような操作ですか?

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?

17. 
特徴量選択の目的として最も適切なものは何ですか?

18. 
機械学習における「過学習」とは何ですか?

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?

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?

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?

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?

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?

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?

25. 
「TF-IDF」はどのような目的で使用されますか?

26. 
パターン認識における「ノイズ」とは何を指しますか?

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?

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?

29. 
「AIの父」として知られている科学者は誰ですか?

30. 
教師なし学習でよく使用されるタスクはどれですか?

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