E資格~模擬試験①~

1. 
独立な事象 A と B の同時発生確率は、次のうちどれですか?

2. 

3. 
標準偏差が示す意味として最も適切なのはどれですか?

4. 
「ImageNet」の役割として正しいものはどれですか?

5. 
カイ二乗分布はどのような場面で使用されますか?

6. 
L1正則化の効果で特に重要なものはどれですか?

7. 
ミニバッチ勾配降下法(Mini-batch Gradient Descent)はどのような手法ですか?

8. 
CNNにおける活性化関数として最もよく使用されるものはどれですか?

9. 
ある情報源が4つの異なる事象 {A, B, C, D} を等確率で生成する場合、この情報源のエントロピーはどれですか?

10. 
ドロップアウト(Dropout)の主な役割は何ですか?

11. 
次のうち、「BPE(Byte Pair Encoding)」が自然言語処理で使用される理由として正しいものはどれですか?

12. 
「バッチ正規化」の主な目的は何ですか?

13. 
CNNにおいて「ReLU(Rectified Linear Unit)」が活性化関数として好まれる理由は何ですか?

14. 
ニューラルネットワークにおける「勾配消失問題」とは何ですか?

15. 
自然言語処理において「Attention Mechanism」の役割は何ですか?

16. 
セマンティックセグメンテーションにおいて、Encoder-Decoderアーキテクチャの利点として正しいものはどれですか?

17. 
CNNにおける「転移学習」の利点は何ですか?

18. 
自然言語処理において「Bag of Words(BoW)」モデルの特徴として正しいものはどれですか?

19. 
CNNで「フィルタ数」を増加させることによる主な影響は何ですか?

20. 
セマンティックセグメンテーションの評価において、精度を高めるための一般的な前処理手法として適切なものはどれですか?

21. 
順伝播型ネットワークにおいて、勾配降下法の「ミニバッチサイズ」を大きく設定した場合の利点はどれですか?

22. 
L1正則化とL2正則化を組み合わせた「Elastic Net」が特に有効な場面はどれですか?

23. 
L2正則化(リッジ回帰)の主な目的は何ですか?

24. 
次のうち、VGG16やResNetなどの深層CNNモデルで重要視されるテクニックはどれですか?

25. 
セマンティックセグメンテーションで、アトリウムネットワーク(Atrous Convolution)が使用される理由として最も適切なものはどれですか?

26. 
情報理論における「相互情報量」とは何を意味しますか?

27. 
勾配降下法において、学習率の役割は何ですか?

28. 

29. 
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)において、畳み込み層の役割は何ですか?

30. 
次のうち、BERTやGPTなどの事前学習済みモデルを特定のタスクに適応させるための技術はどれですか?

31. 
ドロップアウト(Dropout)の役割は何ですか?

32. 
物体検出タスクで使用される「RPN(Region Proposal Network)」の目的は何ですか?

33. 
ドロップアウトのドロップ率が低すぎると、モデルにどのような影響がありますか?

34. 
「畳み込みカーネル(フィルタ)」が複数の層で共有される場合の利点は何ですか?

35. 
CNNの「畳み込みフィルタの数」を増やすと、モデルにどのような影響がありますか?

36. 
条件付き確率 P(A | B) の定義はどれですか?

37. 
モデルの汎化性能を向上させるために、L2正則化とドロップアウトを組み合わせる理由は何ですか?

38. 
確率の定義において、サンプルスペース(標本空間)とは何ですか?

39. 
最適化手法の1つである「モーメンタム法」の主な目的は何ですか?

40. 
強化学習における「Q学習」の目的は何ですか?

41. 
順伝播型ネットワークでのバッチ正規化(Batch Normalization)の主な効果は何ですか?

42. 
順伝播型ネットワークにおいて、出力層にシグモイド関数を使用する場合、どのような状況が適していますか?

43. 
BERTを使用した質問応答タスクにおいて、モデルが行う最も基本的な処理は次のうちどれですか?

44. 
物体検出において、マルチスケール特徴マップを利用するモデルの利点として正しいものはどれですか?

45. 
情報理論における「エントロピー」の定義は何ですか?

46. 
物体検出アルゴリズムにおいて、画像の解像度が非常に高い場合に注意すべき点はどれですか?

47. 
順伝播型ネットワークで使用される活性化関数の役割は何ですか?

48. 
畳み込みニューラルネットワークにおける「フィルタ(カーネル)」のサイズが大きくなると、何が起こりますか?

49. 
CNNにおいて、フィルタ(カーネル)の役割は何ですか?

50. 
L2正則化(リッジ回帰)の目的は何ですか?

51. 
機械学習モデルの評価指標である「精度(accuracy)」は何を意味しますか?

52. 
モデルの汎化性能を向上させるために、L1とL2のどちらの正則化を使用すべきか判断する際の主な基準は何ですか?

53. 
順伝播型ネットワークにおける「勾配クリッピング」の主な目的は何ですか?

54. 
「セマンティックセグメンテーション」とは何を指しますか?

55. 
次のうち、セマンティックセグメンテーションにおいて「パッチベースのアプローチ」が適しているシナリオはどれですか?

56. 
YOLOのような1ステージ物体検出アルゴリズムにおいて、バウンディングボックスの信頼度スコアが高いにもかかわらず誤検出が発生する原因として考えられる要素はどれですか?

57. 
「LSTM(Long Short-Term Memory)」がRNNに比べて優れている点は何ですか?

58. 
セマンティックセグメンテーションモデルにおいて、Skip Connectionを導入することによる効果として正しいものはどれですか?

59. 
勾配降下法において、学習率が大きすぎると何が起こりますか?

60. 
「Mask R-CNN」の主な用途として正しいものはどれですか?

61. 

62. 
L1正則化(ラッソ回帰)の特徴として正しいものはどれですか?

63. 
バッチ正規化とL2正則化を組み合わせる理由として最も適切なものはどれですか?

64. 
正則化が効果を発揮する場面はどれですか?

65. 
ドロップアウト率が高すぎると、どのような影響がありますか?

66. 
CNNの「パディング」が重要な理由は何ですか?

67. 
ドロップアウトとL2正則化の主な違いは何ですか?

68. 
順伝播型ネットワークにおける「エポック」とは何ですか?

69. 
順伝播型ネットワークにおいて、出力層で使用されるソフトマックス関数が持つ主な利点は何ですか?

70. 
モデルにおいて、L2正則化を導入することでどのような効果が得られますか?

71. 
CNNで「データ拡張(Data Augmentation)」を使用する目的は何ですか?

72. 
セマンティックセグメンテーションにおける「U-Net」の特徴は何ですか?

73. 
順伝播型ニューラルネットワークで、ドロップアウト率を適切に設定する理由は何ですか?

74. 
YOLOv3では、どのようにして異なるサイズの物体を検出していますか?

75. 
L2正則化とドロップアウトのどちらかを使用すべき場面として最も適切な状況はどれですか?

76. 
機械学習において、交差検証を行う主な理由は何ですか?

77. 
情報源符号化において、符号の平均長がエントロピーに等しいとき、どのような符号化が達成されていますか?

78. 
回帰分析において、目的変数が連続値である場合、適切な手法は次のどれですか?

79. 
物体検出における「IoU(Intersection over Union)」とは何を表しますか?

80. 
物体検出アルゴリズムであるYOLOのバージョン3(YOLOv3)の主な改良点として正しいものはどれですか?

81. 

82. 
次のうち、U-Netの主な応用先として正しいものはどれですか?

83. 
セマンティックセグメンテーションにおいて、評価指標として使用される「IoU(Intersection over Union)」とは何を表しますか?

84. 
Faster R-CNNの特徴として正しいものはどれですか?

85. 
符号化における「冗長性」とは何を意味しますか?

86. 
決定木モデルにおいて、エントロピーが最も低い分割の重要性は何ですか?

87. 

88. 
CNNにおける「ソフトマックス関数」の役割は何ですか?

89. 
自然言語処理において、次の中で「Seq2Seq」モデルにおける「Attention Mechanism」の導入効果として正しいものはどれですか?

90. 
セマンティックセグメンテーションにおける「クラス不均衡」を解決するために使用される手法はどれですか?

91. 
CNNにおける「フィルタサイズ」と「ストライド」の関係について正しい説明はどれですか?

92. 
次のうち、自然言語処理において「Word2Vec」で学習されるものは何ですか?

93. 
サポートベクターマシン(SVM)はどのような問題に使用されますか?

94. 
順伝播型ネットワークにおける「ミニバッチ学習」とは何ですか?

95. 
物体検出において、1枚の画像に複数の物体を検出する手法として、最もよく使われる手法はどれですか?

96. 
次のうち、畳み込み層のフィルタ数を増やすと、どのような影響があるか?

97. 
次のうち、教師なし学習の手法として最も適切なのはどれですか?

98. 
物体検出における「アンカー(Anchor)」の役割は何ですか?

99. 
次のうち、ResNetにおいて使用されていない要素はどれですか?

100. 
ドロップアウトを使用する主な理由はどれですか?

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