E資格～模擬試験②～ 2024年12月7日 ailearn 1. エッジコンピューティングがクラウドコンピューティングと異なる点として正しいものはどれですか？ 大規模なデータのバックアップを行う クラウドに全データを保存する データの処理をローカルで行う 処理能力がクラウドよりもはるかに高い None 2. VAEにおいて、潜在空間の次元数を増やすとどのような効果がありますか？ 再構成精度が向上するが、生成データの多様性が低下する 再構成精度が低下し、生成データの多様性が向上する 再構成精度と生成データの多様性が両方とも向上する モデルの計算コストが下がる None 3. 次のうち、GPUを利用してディープラーニングを高速化するために必要なドライバやライブラリのセットはどれですか？ CUDAとcuDNN OpenGLとVulkan DirectXとOpenAL TensorFlowとPyTorch None 4. エッジコンピューティングにおけるデータの「プライバシー保護」のために考慮すべき要素は何ですか？ データをクラウドで保存する データをリアルタイムで送信する データのローカル処理と暗号化 デバイスを分散させる None 5. 次のうち、生成モデルの一種である「Energy-Based Model（EBM）」の特徴はどれですか？ データを確率密度に変換する ラベル付きデータのみを使用して学習する 生成器と判別器を同時に使用する エネルギー関数を定義し、低エネルギー状態のデータを生成する None 6. 「コントラスト学習（Contrastive Learning）」の目的は何ですか？ データの類似度を最大化し、異なるデータ間の距離を広げる 報酬を最大化するようにエージェントに行動を学習させる ラベル付きデータから分類器を訓練する 複数のモデルを比較して最適なモデルを選択する None 7. 「グローバル説明」とは何を指しますか？ モデル全体の振る舞いを説明すること 特定の予測結果に対する理由を説明すること モデルの訓練データの説明を行うこと モデルの訓練プロセスを可視化すること None 8. 「Scaled Dot-Product Attention」において、スコアをスケーリングする理由は何ですか？ スコアが小さくなりすぎるのを防ぐため スコアが大きくなりすぎるのを防ぐため 勾配消失を防ぐため 計算コストを削減するため None 9. 次のうち、RNNの代表的なアプリケーションはどれですか？ 画像分類 音声認識 コンピュータビジョン 強化学習 None 10. Transformerの「Feedforward Neural Network」部分は何を行いますか？ データを圧縮する 各トークンの自己注意後の表現をさらに変換し、次の層に渡す 各トークンの位置情報を埋め込む 勾配をクリッピングする None 11. 次のうち、Python環境におけるパッケージ管理ツールとして最も広く利用されているものはどれですか？ Maven pip NPM Gradle None 12. DQNにおいて「Double DQN（DDQN）」が提案された主な理由は何ですか？ Q値の過大評価を防ぎ、学習の安定性を向上させるため 学習速度を向上させるため 方策の更新頻度を増やすため 報酬関数を改善するため None 13. バッチ正規化（Batch Normalization）の効果として最も適切なものはどれですか？ モデルのトレーニングを安定化させる 勾配消失問題を完全に防ぐ 過学習を防ぐために学習データを削減する 学習率を低下させる None 14. リカレントニューラルネットワーク（RNN）における「バックプロパゲーション・スルー・タイム（BPTT）」の最大の課題は何ですか？ 勾配爆発 メモリ効率の悪さ 勾配消失 学習速度の低下 None 15. スパース学習において、L1正則化がモデルに与える影響は何ですか？ パラメータの値を増加させる モデルの全てのパラメータを均等に更新する モデルの複雑さを増す 多くのパラメータをゼロに近づけ、スパース性を促進する None 16. 「Terraform」を使用する主な目的は何ですか？ インフラをコードとして管理し、クラウドリソースを自動的に構築・管理するため ディープラーニングモデルをトレーニングするため ネットワーク帯域を最適化するため データベースのパフォーマンスを改善するため None 17. 次の中で、「Attention Mechanism」を利用する利点は何ですか？ 遠い過去の情報に対しても重要な部分に注意を集中させることができる 勾配消失問題を解決できる 全ての入力情報に対して一様な重みを割り当てる 計算リソースを大幅に削減できる None 18. 「コントラスト学習」において、ポジティブペアとネガティブペアの定義は何ですか？ ポジティブペアはラベル付きデータ、ネガティブペアはラベルなしデータを指す ポジティブペアは類似したデータ、ネガティブペアは異なるデータを指す ポジティブペアはラベルなしデータ、ネガティブペアは生成されたデータを指す ポジティブペアは同じモデル、ネガティブペアは異なるモデルを指す None 19. 分散処理とは何を指しますか？ データを一元的に管理するシステム 複数の計算リソースにタスクを分配して処理を行う手法 一台のサーバーですべての計算を行う手法 クラウドでデータを保管する手法 None 20. エッジコンピューティングの利点として正しいものはどれですか？ データ処理の遅延を減らす データの安全性を低下させる データの送信コストを増加させる すべてのデータをクラウドに集約する None 21. FPGA（Field Programmable Gate Array）の特徴として正しいものはどれですか？ 予め固定された構成を持つデバイス 主にデータストレージとして使用されるデバイス グラフィック処理を高速化するためのデバイス ユーザーがハードウェアの構成を再プログラム可能なデバイス None 22. 「アンサンブル学習」におけるブースティングの目的は何ですか？ 複数の強い学習器を並列で訓練する ランダムにモデルを選択し、予測を行う データの次元を削減する 弱い学習器を連続的に訓練し、全体の予測精度を高める None 23. 「アンサンブル学習」において、バギングを使用する際、各モデルに異なるデータを提供するために使用される手法はどれですか？ ドロップアウト ブートストラップサンプリング 早期停止 クロスバリデーション None 24. エッジコンピューティングの進化に伴い、将来的に予測される応用分野として適切なものはどれですか？ 大規模なデータセンターの運営 オンラインショッピングの配送管理 デスクトップアプリケーションの処理 スマートシティのリアルタイム交通管理システム None 25. 分散処理システムにおける「リーダー選出アルゴリズム」として正しいものはどれですか？ データの圧縮を行うアルゴリズム ノード間のデータ転送を最適化するアルゴリズム データベースのクエリを最適化するアルゴリズム PaxosやRaftなどの合意アルゴリズム None 26. ディープQネットワーク（DQN）における「ターゲットネットワーク」の役割は何ですか？ 行動選択の速度を向上させるために使用される 報酬を増加させるために使用される 方策を変更するために使用される Q値の計算を安定化させるために使用される None 27. 深層強化学習において、エージェントの行動の説明性を向上させるために使われる技術の一つは何ですか？ 状態価値関数の可視化 勾配ブースティング サポートベクターマシンの適用 データの正規化 None 28. 「アンサンブル学習」の一種である「ブースティング」の特徴はどれですか？ 各モデルを並列に訓練する 正則化を強化する バッチサイズを増加させる 各モデルを逐次的に訓練し、前のモデルのエラーを修正する None 29. 次のうち、Wasserstein GAN（WGAN）の目的は何ですか？ GANのモード崩壊問題を完全に解決する GANの学習の安定性を向上させ、生成データの質を高める GANのトレーニング時間を短縮する VAEと統合するための手法を提供する None 30. Transformerモデルで使用される「自己注意（Self-Attention）」機構の役割は何ですか？ シーケンス内の全ての単語に均一な重みを割り当てる 各単語の相対的位置関係を強調する 各単語がシーケンス内の他の単語とどのように関連するかを捉える 各単語をランダムにシャッフルする None 31. 次のRNNモデルのうち、長期依存の問題を解決するために設計されたモデルはどれですか？ LSTM フィードフォワードネットワーク CNN DNN None 32. エッジコンピューティングにおける「リアルタイム性」を確保するために重要な要素はどれですか？ データをクラウドに送り、結果を待つこと データを定期的にバックアップすること 大量のデータを一度に送信すること データをエッジデバイスで即時に処理すること None 33. 次のうち、「ローカル説明」とは何を指しますか？ モデル全体の振る舞いを説明すること 特定の予測結果に対してその理由を説明すること モデルの訓練データの説明を行うこと モデルの訓練プロセス全体を説明すること None 34. 仮想環境「Vagrant」を使用する場合、主にどのようなシナリオで役立つか？ 一貫性のある仮想マシン環境を簡単に構築し、チーム間で共有する場合 クラウドでのデータベース運用を最適化する場合 GPUを利用して大規模な計算を行う場合 ウェブサイトをホスティングする場合 None 35. Transformerのマルチヘッド注意機構では、異なる「ヘッド」を使用する利点は何ですか？ モデルのパラメータ数を減少させるため 異なる部分の情報に注意を向け、より多様な特徴を学習するため モデルの計算速度を向上させるため 出力層での勾配を安定させるため None 36. 「アクセラレータ」とは、コンピュータシステムにおいてどのような役割を持つデバイスですか？ 処理速度を高速化するための専用ハードウェア データの保存容量を増やすためのデバイス インターネットの接続速度を向上させるデバイス 電力消費を増加させるデバイス None 37. 「HDFS（Hadoop Distributed File System）」の特徴として正しいものはどれですか？ データを一元的に保存する従来型のファイルシステム 大規模データを分散して保存し、高い耐障害性を持つファイルシステム データベースの検索を高速化するためのファイルシステム 小規模データの保存に特化したファイルシステム None 38. 複数のプロジェクトで異なるバージョンのPythonやライブラリを利用する場合、どのような環境構築手法が推奨されますか？ すべてのプロジェクトで同じ環境を使い回す システム全体にすべてのライブラリをインストールする 各プロジェクトで同じライブラリのバージョンを強制的に使用する 各プロジェクトごとに仮想環境を作成し、依存関係を分離する None 39. Pythonの「venv」ツールを使用する主な目的は何ですか？ GPUの性能を向上させるため プロジェクトごとに独立した仮想環境を作成し、依存関係を管理するため クラウド上でPythonプログラムを実行するため データベースのパフォーマンスを向上させるため None 40. ディープラーニング環境をクラウド上で効率的に運用するためのベストプラクティスはどれですか？ すべての計算をローカルマシンで行う GPUを搭載したインスタンスを使用し、必要に応じてスケールアウトする クラウド上でCPUのみを使用して計算する 固定されたインスタンスを使用し、スケールアウトは行わない None 41. 半教師あり学習で使用される「擬似ラベル」の生成方法として正しいものはどれですか？ ラベルなしデータに対して既存のモデルが予測したラベルを用いる ラベル付きデータを使ってランダムにラベルを生成する ラベルなしデータをクラスタリングしてラベルを作成する ラベルなしデータを教師あり学習で学習する None 42. Dockerを使った開発環境の構築で、複数のコンテナが相互に通信するために必要な設定は何ですか？ 各コンテナを独立したサーバーとして設定する すべてのコンテナを同じホストで実行する Docker Composeを使ってネットワークを構成する 各コンテナのIPアドレスを固定する None 43. 「経験再生（Experience Replay）」がDQNに導入される理由として正しいものはどれですか？ 訓練データのバイアスを減らし、効率的な学習を行うため 訓練データを削減するため エージェントの方策を改善するため 報酬をリアルタイムで更新するため None 44. 強化学習において、報酬を割り引くために使用される値は何ですか？ 学習率 割引率（Discount Factor, γ） 方策（Policy） 探索パラメータ None 45. Transformerモデルにおいて、従来のRNNと異なる最大の特徴は何ですか？ 並列計算が可能であること 時系列データを扱えないこと シーケンスの長さが固定であること 勾配消失問題を解決できないこと None 46. 以下のうち、L1正則化の特徴はどれですか？ 大きなパラメータにペナルティを与える モデルのトレーニング速度を向上させる モデルの精度を下げる パラメータをゼロにすることでスパース性を促進する None 47. L2正則化の効果として正しいものはどれですか？ 小さなパラメータをゼロにする モデルの複雑さを抑える パラメータに対するペナルティを与える モデルの精度を向上させる None 48. 分散処理システムでの「レプリケーション」の目的は何ですか？ データの可用性と耐障害性を高めるために、データを複数の場所にコピーする データを削除してシステムの負荷を軽減する データを一箇所に集約して処理する データをクラウドに送信する None 49. 分散処理システムでの「シャーディング」の目的は何ですか？ データを圧縮して保存する データを一箇所に集約して保存する データを複数のノードに分割して保存し、処理を分散させる データの一貫性を保証する None 50. 「局所的解釈可能性」を持つモデルの例として正しいものはどれですか？ ニューラルネットワーク 決定木 ランダムフォレスト サポートベクターマシン None 51. 分散処理における「スケーラビリティ」とは何ですか？ システムが負荷や規模の変化に対応して拡張できる能力 データの保存容量を増やす機能 すべてのデータをクラウドに移行する機能 ネットワーク帯域を広げる機能 None 52. 「教師なし学習」でよく使用される次元削減手法はどれですか？ 主成分分析（PCA） K-近傍法 逆強化学習 サポートベクターマシン（SVM） None 53. 自動運転車におけるエッジコンピューティングの役割として最も重要なものはどれですか？ 車両がクラウドサーバーにすべてのデータを送信して処理する 車両内でデータを保管するだけで、クラウドに依存する 車両が他の車両とデータを共有するための手段を提供する 車両内でリアルタイムにデータを処理し、外部ネットワークに依存せずに意思決定を行う None 54. 次のうち、「REINFORCE」アルゴリズムの特徴として最も適切なものはどれですか？ Q値を用いて価値関数を近似する 経験再生を行い、効率的に学習を進める 方策勾配法を使用し、方策を直接最適化する 報酬の割引率を調整する None 55. 次のうち、Seq2SeqモデルのDecoder部分で使われる典型的なRNNアーキテクチャはどれですか？ CNN LSTM MLP Transformer None 56. 「ドロップアウト」のドロップ率（Dropout Rate）が高すぎる場合、どのような問題が発生しますか？ モデルがアンダーフィッティングする モデルが過学習する 勾配爆発が発生する モデルの学習速度が遅くなる None 57. エッジコンピューティングが求められるシナリオとして適切なものはどれですか？ 大量のデータをバックアップするためのリモートサーバー 通常のデータストレージ用途のパーソナルクラウド 高速なリアルタイム処理が必要な自動運転システム 大規模なバッチ処理が必要な分析システム None 58. 次のうち、Transformerが自己注意メカニズムを使用することの利点として最も適切なものはどれですか？ 並列処理が可能で、長いシーケンスも効率的に処理できる 時系列依存を完全に無視できる 勾配消失問題を根本的に解決する 各トークンの位置情報を完全に消去する None 59. ディープラーニングモデルのトレーニングにおいて、GPUが有利となる主な理由は何ですか？ データの保存容量が大きいため ネットワーク速度が高速であるため 大規模な行列演算を並列に実行できるため プログラムの実行がシングルスレッドで行われるため None 60. 次のうち、Q学習とSarsaの主な違いとして正しいものはどれですか？ Q学習は方策を直接学習し、Sarsaは価値関数を学習する Q学習はオフポリシー、Sarsaはオンポリシーである Q学習は方策勾配法を使用し、Sarsaは使わない Q学習は報酬の割引率を持たず、Sarsaは持つ None 61. バッチ正規化を使用することで、次のどの効果が得られますか？ モデルの収束速度が速くなる トレーニングデータの必要量が増加する 正則化の効果が薄れる 勾配爆発問題が発生しやすくなる None 62. 分散処理の「フォールトトレランス」とは何ですか？ データをバックアップするための技術 データの保存容量を増やす技術 システムが障害発生時でも処理を継続できる能力 ネットワークを冗長化する技術 None 63. 「説明可能AI」の導入が特に重要視されるケースはどれですか？ ゲームAIやチャットボット 音声認識システム 画像処理タスク 医療診断システムや金融スコアリングシステムなどの分野 None 64. RNNの勾配爆発問題に対処するために採用される技術は次のうちどれですか？ 勾配クリッピング ドロップアウト L2正則化 バッチ正規化 None 65. 「Hadoop」はどのような分散処理フレームワークですか？ 単一のサーバーでデータを処理するためのフレームワーク データベースの検索を高速化するフレームワーク ビッグデータを分散処理するためのオープンソースのフレームワーク 小規模なデータセットを処理するためのフレームワーク None 66. 「教師あり学習」とはどのような学習方法ですか？ ラベル付きデータを用いてモデルを訓練する ラベルなしデータを用いてモデルを訓練する 報酬を最大化するようにモデルを訓練する モデルが自律的にデータを生成する None 67. 分散処理システムにおける「分散キュー」の役割として正しいものはどれですか？ データをクラウドに保存する 複数のプロセス間でタスクを管理し、順序を保つ 処理タスクを一台のサーバーで管理する データのバックアップを行う None 68. 「特徴量の重要度」を示す手法の一つである「パーミュテーションインポータンス」とは何ですか？ 特徴量を削減し、その結果を評価する手法 特徴量の数を増加させてモデルを評価する手法 特徴量を一つずつ除外して評価する手法 特徴量をランダムにシャッフルし、その影響を測定する手法 None 69. ディープラーニングの推論において、TPUがGPUに対して有利となる理由として最も適切なものはどれですか？ TPUはグラフィックス処理が得意であるため TPUはプログラミングが容易であるため TPUはディープラーニング専用のハードウェアとして設計されており、推論に特化して最適化されているため TPUは消費電力が高いため None 70. 「クロスバリデーション」の目的は何ですか？ モデルのパラメータ数を減らす モデルの学習速度を向上させる モデルの性能をより正確に評価する データ拡張を行う None 71. 次のうち、GPUとFPGAの選択を決定する上で最も重要な要素は何ですか？ 計算の性質や目的に応じた適切なハードウェアの選択 ストレージの容量 ネットワーク帯域幅 デバイスの色 None 72. FPGAの動作効率を最大化するために重要な要素は何ですか？ ストレージの最大化 ネットワーク速度の向上 ハードウェア構成の最適化と特定タスクに合わせたプログラミング ディープラーニングのトレーニング時間の短縮 None 73. 次のうち、Grad-CAMの欠点として考えられるものはどれですか？ 勾配を計算するため、計算コストが高い すべてのモデルに対して適用できない 高次元の特徴量を扱えない 予測精度が下がる None 74. 強化学習において、「探索」と「活用」のトレードオフは何を意味しますか？ 環境の状態を更新することと、行動を選択することのバランス Q値を更新することと、報酬を得ることのバランス 新しい行動を試すことと、既に得た知識を利用することのバランス 学習速度を速めることと、計算コストを下げることのバランス None 75. 自己注意（Self-Attention）機構の計算において、各トークンのスコアはどのように計算されますか？ 各トークンのベクトルの内積 各トークンの位置情報を参照 トークンの順序を無視してランダムに決定 トークンの勾配に基づいて計算 None 76. GANの判別器が「本物」と「偽物」のデータを正確に識別できるようになりすぎた場合、生成器にどのような問題が発生しますか？ 生成器が学習できなくなる 生成器がより高品質なデータを生成できる 生成器がモード崩壊を起こす 生成器のパラメータ数が増加する None 77. 「環境構築」とは何を指しますか？ ソフトウェアの実行に必要な開発・運用環境を整備する作業 プログラムのデバッグ作業 ネットワークの設定作業 ソフトウェアの保守とサポート業務 None 78. 次のうち、Transformerが従来のSeq2Seqモデル（RNNベース）に比べて優れている点として正しいものはどれですか？ 時間的依存性が強くなる 全てのシーケンスを逐次処理する モデルのサイズが小さい 長いシーケンスでも並列処理が可能である None 79. 次のうち、深層強化学習でよく使用される「アクター・クリティック（Actor-Critic）」の特徴は何ですか？ 方策を直接学習するアクターと、価値関数を学習するクリティックが協調して学習を行う エージェントが方策を持たずに学習を行う 環境の次の状態を予測するモデル 報酬が無い場合でも学習が進行する None 80. 「データシャッフル」の効果として最も適切なものはどれですか？ モデルの学習を高速化する トレーニングデータの順序依存性を排除し、より安定した学習を促す モデルの複雑さを低減する バッチサイズを調整する None 81. ディープラーニング環境を構築する際に一般的に使用されるプログラミング言語はどれですか？ C++ Python Java Ruby None 82. GANにおいて、生成器の目的は何ですか？ 偽のデータを生成し、それを判別器に対して本物のデータのように見せかける 本物のデータを識別する データを分類する データを削減する None 83. StyleGANの特徴として正しいものはどれですか？ 生成される画像のスタイルを自由に制御できる テキスト生成に特化している 判別器を用いない モード崩壊を防ぐための技術が組み込まれている None 84. 次のうち、エッジコンピューティングが適用される例として最も適切なものはどれですか？ センサーが集めたデータをリアルタイムで処理するIoTシステム 大規模なデータセンターでのバックアップ処理 個人のパソコンでのデータ保存 クラウド上でのデータ分析 None 85. GANの訓練における問題点として最も一般的なものは何ですか？ 過学習 学習率の低下 バッチサイズの不足 モード崩壊 None 86. 「教師なし学習」の主な目的は何ですか？ モデルが入力データから潜在的な構造を見つけ出すこと ラベル付きデータを使ってモデルを訓練すること 報酬に基づいて行動を選択すること モデルが自動的にラベルを生成すること None 87. 「深層学習の説明性」において、モデルの「ブラックボックス性」が指摘される理由は何ですか？ モデルの構造が複雑で、人間が理解しにくいから モデルの性能が低いから モデルが全く訓練されていないから モデルがデータを十分に活用しないから None 88. エッジコンピューティングにおける「フォグコンピューティング」との違いとして正しいものはどれですか？ フォグコンピューティングはエッジデバイスよりも上位のネットワーク層で処理を行う フォグコンピューティングはクラウドのみで処理を行う フォグコンピューティングはエッジデバイスを使用しない フォグコンピューティングはすべての処理をローカルで完結する None 89. TPU（Tensor Processing Unit）は主にどのような用途に特化していますか？ グラフィック処理に特化したハードウェア 一般的なデータ処理に特化したハードウェア ネットワーク管理に特化したハードウェア ディープラーニングの推論やトレーニングに最適化されたハードウェア None 90. Transformerの各層において、正規化（Normalization）はどのような役割を果たしますか？ 計算コストを削減する 出力を安定化させ、学習を効率化する モデルの深さを減らす 残差接続を削除する None 91. 次のうち、ドロップアウトを適用する際に避けるべき層はどれですか？ 入力層 隠れ層 出力層 全結合層 None 92. 「早期停止（Early Stopping）」の目的は何ですか？ 過学習を防ぐため、パフォーマンスが最適な時点で学習を終了する 学習速度を上げる 学習率を一定に保つ パラメータの数を増やす None 93. 分散処理システムで「ネットワークボトルネック」が発生する主な原因として最も適切なものはどれですか？ 各ノードが独立して処理を行うこと 大量のデータがネットワークを介して送信される際の帯域幅不足 データの保存容量が不足すること データのローカリティが高い場合 None 94. 「マルチエージェント強化学習」における課題の一つはどれですか？ 他のエージェントとの相互作用により、環境が動的に変化する エージェントが報酬を得られない場合がある エージェントが単独で行動し続けること 環境が静的であること None 95. 「可視化に基づく説明性」を高めるために、畳み込みニューラルネットワークで使われる技術はどれですか？ パラメータチューニング フィルター可視化 バッチ正規化 データ拡張 None 96. エッジコンピューティングが通信コスト削減に寄与する理由は何ですか？ すべてのデータをクラウドに送信するから クラウド側で計算を行い、デバイスに結果を返すから データをエッジデバイスで処理し、クラウドへの送信データ量を減らすから 大量のデータを一度に送信するから None 97. アンサンブル学習における「バギング（Bagging）」の主な特徴はどれですか？ モデルの出力を逐次的に更新する データの順序に依存する 複数のモデルを並列に訓練し、それぞれの予測を平均化する 勾配消失問題を防ぐ None 98. Python環境における依存関係の管理を簡素化するツールとして適切なものはどれですか？ Poetry Flask Git Docker None 99. 「スパース学習」とは何を目的とする手法ですか？ モデルの精度を向上させるためにパラメータ数を増やす モデルのパラメータの多くを0にすることで、計算コストを削減する ラベルなしデータを用いて特徴を学習する 報酬を用いてモデルを訓練する None 100. 「半教師あり学習」はどのようなデータを用いる学習方法ですか？ ラベル付きデータのみを使用する ラベルなしデータのみを使用する 少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせて使用する ラベル付きデータを生成する None Time's up
