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. 次のうち、回帰問題で一般的に使用される出力層の活性化関数はどれですか？ ReLU ソフトマックス シグモイド 線形活性化関数 None 2. 正解値（ラベル）を導入することで、学習アルゴリズムが行う主なタスクはどれですか？ クラスタリング 分類 次元削減 強化学習 None 3. PandasのDataFrameにおいて、列のデータ型を確認するために使用される属性はどれですか？ df.dtype df.shape df.columns df.dtypes None 4. ある製品が市場に登場する確率をベイズの定理で計算する際に、事前確率がほぼゼロに近い場合、事後確率がどのように変化するか？ 事前確率がほぼゼロでも、事後確率は感度に依存する 事後確率もゼロに近づく 事後確率は常に一定になる 事後確率は特異度に依存する None 5. 順伝播の計算で使用される活性化関数「ReLU」の利点は次のうちどれですか？ 勾配消失を防ぐことができる 出力を0〜1の範囲に制限できる 非線形だが計算コストが高い 常に正の出力を保証する None 6. 出力層で多クラス分類問題にソフトマックス関数を適用する際、出力が適切な確率分布となるための前提条件は次のうちどれですか？ 出力層のユニット数が入力層と同じである 隠れ層の数が十分に多い 出力層のユニット数が1である 出力層のユニット数が分類するクラス数と等しい None 7. 正解値を導入せずに学習する「生成モデル」の代表的な手法はどれですか？ ロジスティック回帰 GAN（Generative Adversarial Network） サポートベクターマシン k-近傍法 None 8. ある検査での事前確率が非常に低い場合、ベイズの定理を使用して事後確率を計算するときの影響はどのようになりますか？ 特異度が低いと事後確率は大幅に上昇する 感度が高いと事前確率が重要ではなくなる 感度が高くても事後確率は低くなる傾向がある 特異度が低くても事後確率は影響を受けない None 9. Matplotlibで棒グラフを積み上げ棒グラフとして描くために使用する引数はどれですか？ stack stacked aggregate grouped None 10. ニューラルネットワークにおける「誤差逆伝播法」は、誤差の微分をどのように活用しますか？ 隠れ層の出力を修正するため 重みの更新を計算するため 出力層の活性化関数を変更するため データの前処理を行うため None 11. A B C D None 12. 正解値を持つデータセットにおけるモデルの性能評価指標として最も適切なのはどれですか？ 分散 平均二乗誤差 精度 分類損失 None 13. A B C D None 14. A B C D None 15. A B C D None 16. 正解値を持たないデータに対して、最も適切な学習手法はどれですか？ 教師あり学習 半教師あり学習 教師なし学習 強化学習 None 17. 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 18. Pandasでデータを読み込むために使用される関数のうち、CSVファイルを読み込むための関数はどれですか？ pd.read_excel() pd.read_json() pd.read_csv() pd.read_sql() None 19. A B C D None 20. 順伝播における「スカラー乗算」とは何を指しますか？ ノード間の重みを各入力に掛け合わせる操作 出力を正規化する操作 活性化関数を適用する操作 入力データの次元を縮小する操作 None 21. A B C D None 22. Seabornのpairplot()関数の主な用途はどれですか？ 単変量データのプロット データの相関を視覚化する 分布を可視化する 異なる変数の関係を可視化するためのペアプロット None 23. 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 24. ニューラルネットワークにおける勾配爆発を防ぐために、連鎖律に加えて導入される手法はどれですか？ L2正則化 勾配クリッピング モメンタム法 シグモイド関数の使用 None 25. 重みの初期化が不適切だとどのような問題が発生しますか？ 学習が停止する 学習速度が遅くなる 過学習が発生する 勾配消失や勾配爆発が発生する None 26. A B C D None 27. A B C D None 28. ある工場では製品の不良率が2%であり、製品検査の感度が85%、特異度が90%です。このとき、検査で不良品と判定された製品が実際に不良品である確率はどれですか？（ベイズの定理を用いる） 約15% 約20% 約50% 約85% None 29. 順伝播において、出力層での計算結果は何を表していますか？ 各層でのエラーメッセージ モデルが学習した重み モデルの最終的な予測値 入力データの正規化 None 30. Matplotlibで3次元プロットを作成するために必要なインポートはどれですか？ from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt3d import matplotlib.graph3d from matplotlib import Axes3D None 31. アダマール積を記号で表すとき、どのような記号が使われますか？ ⊗ ⊙ ⊕ × None 32. Scikit-learnでランダムフォレストモデルをインポートするためのクラスはどれですか？ RandomForestRegressor RandomForestClassifier GradientBoostingClassifier AdaBoostClassifier None 33. Pandasでデータをソートする際に使用される関数はどれですか？ df.sort_values() df.sort_index() df.rank() df.arrange() None 34. バイアス項の役割に最も近い例は次のうちどれですか？ 線を引く際にペンの色を変える グラフ全体を回転させる操作 グラフの傾きを調整する操作 グラフ全体を上下に動かす操作 None 35. Pandasにおいて、複数のDataFrameを行方向に結合するために使用される関数はどれですか？ pd.concat() pd.merge() pd.join() pd.append() None 36. 順伝播の計算で「フィードフォワードネットワーク」が使われる理由は何ですか？ 循環する構造がないため、安定した学習が行えるから モデルの計算量が少なく、リアルタイム処理に適しているから リカレントニューラルネットワーク（RNN）の一部であるため 重みが固定されているため None 37. A B C D None 38. A B C D None 39. Seabornでカテゴリカル変数の関係を可視化するために使用される関数はどれですか？ sns.catplot() sns.distplot() sns.boxplot() sns.pairplot() None 40. A B C D None 41. 行列A = [[1, 2], [3, 4]]と行列B = [[0, 1], [1, 0]]を掛けた結果はどれですか？ [[1, 0], [4, 0]] [[2, 1], [3, 4]] [[2, 0], [0, 3]] [[2, 1], [4, 3]] None 42. 重みの更新に使用される最も一般的な手法は何ですか？ モーメンタム法 勾配降下法 アダム（Adam） SGD（確率的勾配降下法） None 43. A B C D None 44. アダマール積はどの分野で主に使用されますか？ 統計学のみ ニューラルネットワークや機械学習で使用される 物理学のみ アルゴリズムの最適化にのみ使用される None 45. ニューラルネットワークにおける順伝播の基本的な流れはどれですか？ 入力層→出力層→中間層 入力層→中間層→出力層 出力層→入力層→中間層 中間層→入力層→出力層 None 46. Sigmoid関数を使用した場合、出力が飽和することの最大のデメリットは何ですか？ モデルの精度が向上する モデルが勾配爆発を引き起こす パラメータ更新が非常に小さくなる 出力が負の値を取ることがある None 47. 偏微分を使った最適化において、パラメータ更新の際に利用される代表的な手法はどれですか？ ニュートン法 k-最近傍法 勾配降下法 サポートベクターマシン None 48. 誤差逆伝播法において、損失関数が非凸である場合の主な課題は何ですか？ 勾配がゼロになることが多い 損失関数が多くの局所最小値を持ち、最適解に到達しにくい 誤差が増加しやすい 誤差関数が変更されやすい None 49. Scikit-learnでの分類精度を評価するために使用される関数はどれですか？ confusion_matrix() accuracy_score() classification_report() precision_score() None 50. A B C D None 51. 二乗和誤差が使用される場合、勾配降下法において最適化が収束しない理由として考えられるのはどれですか？ 学習率が小さすぎる 損失関数が不適切 データが均一でないため 学習率が大きすぎる None 52. 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 53. A B C D None 54. A B C D None 55. 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 56. Scikit-learnでサポートベクターマシン（SVM）をインポートするためのクラスはどれですか？ LogisticRegression LinearRegression DecisionTreeClassifier SVC None 57. 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 58. 出力層において「シグモイド関数」を用いると、どのような特性が得られますか？ 出力が0〜1の範囲に制限され、バイナリ分類に適する 出力が-1〜1の範囲に制限され、多クラス分類に適する 勾配消失が防げる 出力が常に非負値となる None 59. Scikit-learnで線形回帰モデルを使用する際にインポートするクラスはどれですか？ LinearRegression LogisticRegression SVC KNeighborsClassifier None 60. 二乗和誤差（MSE）を最小化する際に、バッチサイズを変更することが学習プロセスに与える影響は何ですか？ バッチサイズを大きくすると学習速度が速くなり、誤差が減少する バッチサイズを大きくすると学習のばらつきが減少し、収束が安定する バッチサイズを小さくするとMSEが最小化されやすくなる バッチサイズを変更しても学習に影響はない None Time's up
