AI実装検定A級～模擬試験～ 2024年11月4日2024年11月4日 ailearn 1. A B C D None 2. 誤差の微分が振動しやすいデータセットにおいて、勾配降下法の収束を安定させるための手法はどれですか？ モデルのパラメータを大きくする 学習率を増加させる モメンタムを導入する 誤差関数を変更する None 3. 正解値が曖昧なデータセットに対して、モデルの精度を向上させるために使用できるもう一つの手法はどれですか？ データの分散を高める 正解ラベルを無視して学習を行う 教師なし学習を併用する 確率的アンサンブル学習を用いる None 4. 誤差逆伝播法において「チェーンルール」が重要な理由は何ですか？ チェーンルールを使うと勾配の計算が省略できる チェーンルールは複数の層を持つネットワークで勾配を計算するために必要 チェーンルールはデータ前処理を自動化する チェーンルールは学習率を自動的に調整する None 5. A B C D None 6. A B C D None 7. A B C D None 8. ベイズの定理を用いて、ある商品の購入確率を計算する場合、次のどの情報が最も重要ですか？ 購入前の事前確率、購入後の評価、商品の価格 事前確率、購入時の広告効果、購入後の評価 広告効果、商品の価格、購入者のレビュー 事前確率、購入時の広告効果、購入時の価格 None 9. 誤差の微分を計算する際に、勾配がゼロになる点はどのような意味を持ちますか？ 誤差が最大化される点 モデルが最適化されていない点 誤差が最小化される点 モデルの学習が停止する点 None 10. A B C D None 11. Seabornでカテゴリ変数の数値データをバイオリンプロットで視覚化するために使用される関数はどれですか？ sns.boxplot() sns.histplot() sns.countplot() sns.violinplot() None 12. A B C D None 13. ニューラルネットワークの入力層にデータを正規化して入力する理由は何ですか？ モデルの複雑さを減らすため 計算の安定性と学習速度を向上させるため モデルのパラメータ数を増やすため 隠れ層のユニット数を減らすため None 14. バイアス項が導入されている場合、どのような利点がありますか？ 学習速度が向上する モデルがより複雑な関係を学習できる 過学習を防げる 活性化関数が不要になる None 15. ニューラルネットワークの勾配降下法において、連鎖律が果たす役割はどれですか？ 誤差関数の値を最大化する 複数の層にわたる勾配を効率的に計算する 学習率を調整する 正則化を行う None 16. A B C D None 17. ニューラルネットワークの出力層でソフトマックス関数を使用する主な理由は何ですか？ 各クラスに属する確率を計算するため 勾配消失を防ぐため 非線形性を導入するため 特徴量を圧縮するため None 18. 偏微分を使って勾配を求める際、勾配ベクトルは何を表しますか？ 関数の積分を表す 関数の値そのもの 微分の二次元版 各変数の変化率を示すベクトル None 19. ニューラルネットワークの重み更新において、「学習率減衰（Learning Rate Decay）」が効果的である理由は何ですか？ 過学習を防ぎ、学習の安定性を向上させるため モデルの収束を速めるため 出力層の精度を向上させるため 勾配消失を防ぐため None 20. DataFrameの列に対して関数を適用し、新しい列を追加するための標準的な方法はどれですか？ df.assign('新しい列名', 関数) df.apply('新しい列名', 関数) df['新しい列名'] = df.apply(関数, axis=1) df.transform('新しい列名', 関数) None 21. A B C D None 22. 「重み減衰（Weight Decay）」の係数を過度に大きく設定すると、どのような影響が予想されますか？ モデルの表現力が低下し、十分な学習が行われなくなる モデルが過学習しやすくなる モデルの計算コストが増加する 勾配消失問題が発生する None 23. 正解値が曖昧である場合、モデルに対してどのようなアプローチを採用するのが最適ですか？ 正則化を強化する 損失関数にラベルスムージングを組み込む 高い学習率で訓練する クラスタリング手法を使う None 24. 条件付き確率の定義に基づいて、次の式のうち正しいのはどれですか？ P(A∩B)=P(A)+P(B) P(A∩B)=P(A∣B)P(B) P(A∩B)=P(A)−P(B) P(A∩B)=P(A∣B) None 25. ニューラルネットワークの入力層で扱われるデータの次元数はどのように決まりますか？ モデルの構造に依存する 入力データの次元数に依存する 中間層の数に依存する 出力層のサイズに依存する None 26. Numpyにおいて、np.arange(1, 10, 2) の出力はどれですか？ [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [1, 3, 5, 7, 9] [1, 2, 4, 6, 8] [1, 3, 6, 9] None 27. A B C D None 28. 誤差の微分を計算する際に使用される「連鎖律」とは何ですか？ 微分を無視する手法 一度に複数の変数を微分する手法 複数の関数を順に微分する手法 微分を逆方向に伝播させる手法 None 29. A B C D None 30. A B C D None 31. A B C D None 32. Scikit-learnにおいて、主成分分析（PCA）を行うために使用されるクラスはどれですか？ FactorAnalysis KernelPCA LDA PCA None 33. A B C D None 34. 集合 A∪(B∩C) は次のうちどの式に等しいですか？ (A∪B)∩(A∪C) (A∩B)∪C A∩B∪A∩C A∩(B∪C) None 35. ニューラルネットワークにおいて「重み減衰（Weight Decay）」が導入される理由は何ですか？ 学習率を動的に調整するため 過学習を防ぐために、重みの大きさにペナルティをかけるため 計算速度を向上させるため モデルの精度を上げるために、重みを一時的に凍結するため None 36. Scikit-learnにおいて、グリッドサーチの代替としてランダムサーチでハイパーパラメータの最適化を行うクラスはどれですか？ GridSearchCV RandomizedSearchCV RandomSearchCV SearchCV None 37. 正解値を導入する際の「アノテーション」とは何を指しますか？ データの前処理 特徴量の選択 モデルの評価 ラベル付けの作業 None 38. Sigmoid関数の出力範囲はどれですか？ -1から1 0から1 0から無限大 -無限大から無限大 None 39. A B C D None 40. 誤差の微分が非凸関数である場合、勾配降下法において起こり得る現象はどれですか？ 勾配降下法は常にグローバル最適解に到達する 勾配が無視される 勾配が線形になる 局所最小値に留まる可能性がある None 41. Pandasのgroupby()メソッドを使って、DataFrameをグループ化した後に合計を計算する標準的な方法はどれですか？ df.groupby('列名').mean() df.groupby('列名').count() df.groupby('列名').sum() df.groupby('列名').apply() None 42. A B C D None 43. 誤差逆伝播法における勾配消失問題とは何ですか？ 出力がゼロになる問題 勾配が非常に大きくなり、学習が爆発する問題 勾配が非常に小さくなり、学習が停止する問題 勾配が変化しない問題 None 44. SeabornのFacetGridを使用して、異なるカテゴリに基づいてデータをサブプロットとして描画するための関数はどれですか？ sns.facetgrid() sns.GridPlot() FacetGrid.map() sns.splitplot() None 45. Seabornでデータの分布を視覚化するために使用される関数はどれですか？ sns.barplot() sns.lineplot() sns.histplot() sns.scatterplot() None 46. 事象 A と事象 B が独立である場合、ベイズの定理の式はどのようになりますか？ P(A∣B)=P(B) P(A∣B)=P(A)P(B) P(A∣B)=P(A) P(A∣B)=P(A∩B) None 47. Pandasにおいて、DataFrame内の全ての列に対して、欠損値が存在するかどうかを確認するための関数はどれですか？ df.isnull() df.notnull() df.any() df.all() None 48. Matplotlibで円グラフを描くために使用される関数はどれですか？ plt.pie() plt.circle() plt.polar() plt.radar() None 49. 連鎖律を適用する必要がある場合はどのような状況ですか？ 複数の関数が合成されている場合 関数が線形の場合 微分が不可能な場合 定数項を微分する場合 None 50. ベイズの定理を使用してマーケティングの予測を行う際に、事前確率が高い場合はどのような影響がありますか？ 新しい情報が事後確率に与える影響が大きくなる 条件付き確率がすべてのケースにおいて一定になる 新しい情報によって事前確率が無効になる 新しい情報が得られても事後確率に大きな影響はない None 51. 次の行列の掛け算を行った場合の結果は？ A = [[1, 2], [3, 4]], B = [[5, 6], [7, 8]] [[19, 22], [43, 50]] [[17, 20], [39, 45]] [[21, 24], [49, 56]] [[19, 22], [37, 42]] None 52. A B C D None 53. Seabornでヒートマップを作成するために使用される関数はどれですか？ sns.barplot() sns.heatmap() sns.scatterplot() sns.lineplot() None 54. A B C D None 55. ニューラルネットワークの出力層のユニット数は何によって決まりますか？ モデルの入力データの次元数 モデルの目的とタスクの種類 活性化関数の種類 隠れ層のユニット数 None 56. 順伝播における活性化関数の役割は次のうちどれですか？ ノード間の結合強度を調整する 非線形性を導入し、モデルの表現力を高める 勾配の計算を行う 出力の正規化を行う None 57. 行列Aと行列Bが可逆（逆行列を持つ）である場合、行列A×Bの逆行列はどのように表されますか？ B⁻¹×A⁻¹ A⁻¹×B⁻¹ A×B B×A None 58. A B C D None 59. A B C D None 60. 3層ニューラルネットワークにおいて、入力層が4ユニット、中間層が5ユニット、出力層が3ユニットである場合、順伝播に必要な全ての重みの数は次のうちどれですか？ 15 20 35 27 None Time's up
