AI実装検定B級～模擬試験～ 2024年10月31日 ailearn 1. 自然言語処理において、生成的敵対ネットワーク（GAN）がテキスト生成に使用される際の特徴は何ですか？ 正規化なしでテキストを生成する テキストの文脈を理解せずに生成する テキスト生成を通じて、よりリアルな文章を生成する 単一のモデルでテキスト分類も同時に行う None 2. 「機械学習における学習」とは何を指しますか？ データを使用してモデルのパラメータを調整するプロセス 人間が直接データを入力する作業 プログラムを動かすための環境設定 モデルの推論結果を評価する作業 None 3. 「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 4. 1960年代にAI研究の発展を支えた「物理シンボルシステム仮説」を提唱したのは誰ですか？ ハーバート・サイモンとアレン・ニューウェル アラン・チューリングとジョン・マッカーシー フランク・ローゼンブラットとマービン・ミンスキー ジェフリー・ヒントンとヨシュア・ベンジオ None 5. AIの運用において「データドリフト」とは何ですか？ モデルの出力結果が安定しなくなる現象 モデルがデータをランダムに分類する現象 モデルの学習データが変更される現象 モデルが新しいデータに対して予測精度を失う現象 None 6. AI開発において「モデルの監視」が重要である理由はどれですか？ モデルの学習時間を短縮するため モデルの運用中のパフォーマンスを継続的に評価し、精度の劣化や異常を検出するため モデルの複雑性を増すため モデルのパラメータを手動で更新するため None 7. データ整理において「正規化」を行う主な理由は何ですか？ データの特徴を増やすため データのスケールを揃え、学習を安定させるため データの次元を減らすため モデルの訓練時間を増やすため None 8. AIモデルの「デプロイ」とは何ですか？ モデルを本番環境に展開し、実際に使用可能な状態にすること モデルの学習データを収集すること モデルのハイパーパラメータを最適化すること モデルの評価指標を設定すること None 9. 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 10. データの「オーバーサンプリング」とは何ですか？ 少数のクラスのデータを増やすことで、クラス間のバランスを取る手法 データの次元を削減する手法 データの標準化を行う手法 欠損データを補完する手法 None 11. モデルのハイパーパラメータを最適化するための手法の一つとして、「グリッドサーチ」の特徴は何ですか？ 全てのハイパーパラメータの組み合わせを試して最適なものを見つける 一部のハイパーパラメータだけをランダムに試す ハイパーパラメータを自動的に調整する 訓練データを自動で増やす None 12. 2010年代に入り、AI研究が再び活発化した理由として正しいものはどれですか？ ディープラーニング技術の進展 エキスパートシステムの復活 量子コンピュータの普及 新しいプログラミング言語の開発 None 13. 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？ 計算速度が遅くなるため データ間の距離が均一化されるため クラス間の分離が悪くなるため 適切なkを選びにくくなるため None 14. 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 15. モデルの「ハイパーパラメータ」とは何ですか？ 訓練データから学習されるパラメータ モデルの出力を正規化するためのパラメータ モデルの構造や学習率など、事前に設定されるパラメータ モデルの複雑性を制御するパラメータ None 16. 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 17. 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 18. ニューラルネットワークにおいて「勾配消失問題」を解決するために有効な手法はどれですか？ ReLU活性化関数の使用 勾配降下法を使用する 交差エントロピー誤差を使用する ドロップアウトを適用する None 19. 「ハイパーパラメータ」とは何ですか？ モデルの学習プロセスで手動で設定されるパラメータ モデルの出力に直接影響を与えるパラメータ データの前処理に使われるパラメータ 推論時に動的に決定されるパラメータ None 20. 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？ 計算時間が大幅に短縮される 過学習のリスクがなくなる 複数のモデルを組み合わせることで、予測精度が向上する 単一のモデルを使用するよりもデータの処理が簡単になる None 21. データ正規化がパターン認識モデルの精度向上に寄与する理由は何ですか？ 特徴量間のスケールを揃えることで、モデルのバイアスを防ぐため データを整数に変換するため 計算コストを低減するため データの次元を削減するため None 22. 「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 23. データの前処理で「次元削減」を行う主な理由は何ですか？ データの精度を上げるため 訓練データを削除するため モデルの過学習を防ぐため データの特徴量を減らし、処理を効率化するため None 24. GPTモデルのような自己回帰型モデルとBERTのような双方向モデルの違いは何ですか？ GPTは文脈を無視してテキストを生成するが、BERTは文脈を利用する GPTは双方向に文脈を処理し、BERTは単方向に処理する GPTは過去の単語を利用して次の単語を予測し、BERTは全体の文脈を同時に理解する GPTは単語ベクトルに依存せず、BERTはベクトル化しない None 25. 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？ モデルの過学習を防ぎ、汎化性能を評価するため 訓練時間を短縮するため モデルの複雑さを増やすため データを削減するため None 26. 「正則化」を行う目的は何ですか？ モデルの計算速度を向上させるため データを前処理するため モデルの構造を変更するため モデルが過学習するのを防ぎ、汎化性能を向上させるため None 27. 「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？ 学習時間を短縮できる データの欠損を補完することができる データの分割方法に依存せずに、モデルの汎化性能を評価できる 学習率を最適化できる None 28. 次のうち、データの可視化に使われる手法はどれですか？ 線形回帰 散布図 決定木 ニューラルネットワーク None 29. 1950年代のAI研究において、ニューラルネットワークの基礎となった「パーセプトロン」を開発した人物は誰ですか？ フランク・ローゼンブラット アラン・チューリング ジョン・マッカーシー ジェフリー・ヒントン None 30. 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？ 予測値と実測値の差を全て足し合わせる 予測値と実測値の比率を計算する 予測値と実測値の差を二乗し、その平均を取る 予測値と実測値の差の絶対値を計算する None Time's up
