DS検定～模擬試験⑤～ 2024年12月7日 ailearn 1. Pythonで、遅延評価を行うデータ構造として有名なものは次のうちどれですか？ ジェネレータ リスト タプル 辞書 None 2. 「HTTPS」が従来の「HTTP」よりも安全とされる理由は次のうちどれですか？ 通信が暗号化されているため、中間者攻撃を防ぐことができる データの圧縮が行われ、転送速度が速くなるため データが複数のサーバーに分散されているため データベースへのアクセスが制限されているため None 3. 事業にAIを実装する際の「データサイロ」の問題を解決するために適切なアプローチは次のうちどれですか？ 各部門が独自のデータベースを管理し、結果を共有しない データを統合せず、必要なときだけアクセスする 組織全体でデータを共有し、統一されたデータ管理体制を整える 部門ごとに異なるデータフォーマットを使用する None 4. 大規模なデータセットを処理する際、データの計算負荷を軽減しつつ代表的なサンプルを使用する手法として適切なものは次のうちどれですか？ ランダムサンプリング フルデータの使用 データの一部を削除 時系列データの全範囲を使用 None 5. 非構造化データ処理において、画像データの特徴量抽出に「ResNet」が有効とされる主な理由は次のうちどれですか？ 高次元データを低次元に圧縮するため。 訓練時間を大幅に短縮するため。 データのラベルなしで学習を進めるため。 勾配消失問題を軽減し、非常に深いネットワークを構築可能にするため。 None 6. AIを事業に実装する際に、モデルの「ブラックボックス性」が問題となるのは次のうちどの理由ですか？ モデルが複雑すぎて、ビジネスに応用できないため モデルのパフォーマンスが低いから モデルの意思決定プロセスが不透明で、説明が難しいため モデルの計算速度が遅いから None 7. 事業へのAI実装において、部門間の連携を効果的に行うために推奨されるアプローチは次のうちどれですか？ 各部門の目標を統一し、共通のKPIを設定する 各部門が独自のデータを使用し、成果を比較する 技術部門のみがAIプロジェクトに参加する データサイエンティストのみが意思決定を行う None 8. データサイエンスプロジェクトを事業に実装する際、最初に明確にするべき事項として最も適切なものは次のうちどれですか？ 使用するAI技術の選定 データサイエンティストの採用計画 ビジネス目標や解決すべき課題の特定 プロジェクト完了後のプレゼンテーション準備 None 9. 非構造化データに対して、生成モデルを用いる場合の最大の利点は何ですか？ 非構造化データから新しいデータサンプルを自動生成できる 非構造化データを自動的にラベル付けできる 非構造化データを低次元空間にマッピングできる 非構造化データの前処理が不要になる None 10. 分散型DoS攻撃（DDoS）を軽減するために一般的に使用される技術は次のうちどれですか？ データの暗号化 コンテンツデリバリネットワーク（CDN） セマフォの使用 ソルトの使用 None 11. データライセンス契約で、特に注意が必要な項目として最も適切なものは次のうちどれですか？ データの物理的保存場所 データの利用範囲と再利用に関する制約 データ提供者の個人的な意見 データの削除時期に関する規定の排除 None 12. 事業におけるAI実装のROI（投資利益率）を評価するために最も重要な要素は次のうちどれですか？ モデルの精度だけを評価する AI技術の開発コストを削減する 実装により得られるビジネス価値を定量化する モデルが使用するデータ量を最小化する None 13. AIの事業実装において、プロジェクトのROI（投資利益率）を評価するために最も適切な方法は次のうちどれですか？ 投資額とAI導入による効果を定量的に比較する プロジェクトの進捗を評価する AIの精度のみを評価する モデルの複雑さを評価する None 14. 次のうち、欠損値を扱う際に考慮すべき重要な点はどれですか？ 欠損値を全て0で置き換える 欠損値の存在を無視して分析を進める 欠損値を全て削除する 欠損値のパターンがデータの偏りを生むかどうかを確認する None 15. ITセキュリティにおいて、「認証」とは何を指しますか？ ユーザーやシステムが正当なものであることを確認するプロセス データの改ざんを防止するプロセス サーバーの負荷を軽減するプロセス データの圧縮を行うプロセス None 16. Pythonで、コンテキストマネージャ（Context Manager）を作成するための方法として適切なものは次のうちどれですか？ with文を使用する yield文を使用する return文を使用する exec文を使用する None 17. Pythonでオブジェクト指向プログラミング（OOP）を行う際、クラス内で初期化メソッドを定義するための特別なメソッドは次のうちどれですか？ __new__() __init__() __call__() __del__() None 18. 「GDPR（一般データ保護規則）」に基づき、データサイエンスプロジェクトが遵守すべき主な要件として最も適切なものは次のうちどれですか？ すべてのデータを匿名化し、利用者に事前の説明を行わない 個人データの利用目的を明確にし、データ主体から同意を取得する データ主体から同意を得た場合、全ての利用が無制限で許可される データ主体の削除要求を拒否する権利を持つ None 19. 大規模な画像データセットを効率的に処理するために使用されるテクニックはどれですか？ 正則化 グリッドサーチ ミニバッチ学習 主成分分析 None 20. AIモデルのバイアスが事業に与える影響として考えられるリスクは次のうちどれですか？ モデルの処理速度が低下する モデルの精度が一時的に上昇する バイアスが発生しても、事業には影響を与えない 不公平な判断が下され、顧客や従業員の信頼を失う可能性がある None 21. データサイエンスにおけるデータの「二次利用」に関する契約条項で特に重要な点は次のうちどれですか？ データの提供元を匿名にすること データの利用範囲や条件を明確に規定すること データの再配布を許可すること データの保存期間を定めること None 22. データセットの特徴量のスケーリングを行う際、正規化（Normalization）を使用する主な理由は次のうちどれですか？ 特徴量間の相関を高めるため 特徴量の分布を標準正規分布に合わせるため 特徴量の値を特定の範囲（例: 0～1）に収めるため 特徴量の名前を統一するため None 23. 生成モデルにおける「確率的生成」とは何ですか？ モデルが常に同じデータを生成すること モデルが観測されたデータだけを再構築すること モデルがランダムなノイズから新しいデータを生成すること モデルがデータのクラスを予測すること None 24. 契約において「解除条項」が定められる理由は次のうちどれですか？ 契約を永続的に維持するため 双方の責任を軽減するため コスト削減のために契約を見直すため 契約当事者が特定の条件下で契約を解除できることを規定するため None 25. 生成モデルを用いて新しいデータを生成する際、正規分布からサンプルを取得する理由は何ですか？ 正規分布は生成されたデータの分布に最も近いから 正規分布はデータの次元を低減できるから 正規分布は他の分布より計算が容易だから 正規分布は潜在変数空間において連続的かつスムーズな変化を表現できるから None 26. NumPyでの配列（ndarray）の要素ごとに平方根を計算するための関数は次のうちどれですか？ np.sqrt() np.log() np.square() np.power() None 27. Pythonで「集合（set）」を使う利点として最も適切なものは次のうちどれですか？ 順序付けされたデータの操作が可能である。 要素の重複を自動的に排除できる。 計算量が少ないメモリ使用を実現できる。 要素を効率的に並べ替えることができる。 None 28. 事業へのAI実装において、「モデルのドリフト（劣化）」が発生した場合の最適な対応策として最も適切なものは次のうちどれですか？ モデルをそのまま使用し続ける 新しいモデルを構築せずに既存のルールベースに戻す モデルのパフォーマンス評価を一切行わない モデルの学習データを更新し、再トレーニングを行う None 29. データの正規性を確認するために最も適切な統計検定は次のうちどれですか？ シャピロ・ウィルク検定 カイ二乗検定 ロジスティック回帰 クラスター分析 None 30. 生成モデルにおいて、VAE（Variational Autoencoder）と通常のオートエンコーダの違いは何ですか？ VAEはデータを圧縮するが、通常のオートエンコーダはデータを分類する VAEは生成タスクに使われ、通常のオートエンコーダは再構築タスクに使われる VAEは確率的アプローチを採用し、通常のオートエンコーダは決定論的アプローチを採用する VAEは次元削減に特化している None 31. 「Data Augmentation（データ拡張）」が生成モデルで使用される理由は何ですか？ トレーニングデータを増やし、モデルの汎化性能を向上させるため モデルの計算速度を向上させるため データのラベル付けを簡素化するため データの次元を削減するため None 32. 非構造化データの中で、画像の特徴量を抽出するために使用される「SURF」や「SIFT」は何の例ですか？ オブジェクト検出手法 画像の圧縮アルゴリズム 画像分類モデル 画像の特徴点検出手法 None 33. 事業へのAIの実装において、事前に整備すべき要素として最も重要なものは次のうちどれですか？ 高性能なハードウェア 十分なデータ データサイエンティストの確保 予算の確保 None 34. Pythonで大規模なデータフレームを高速に操作するために、pandasよりも高性能な代替手段として使われるライブラリは次のうちどれですか？ Scikit-learn Dask TensorFlow PyTorch None 35. GANやVAEのような生成モデルを用いて、新しいデータを生成する際に直面する可能性のある課題は何ですか？ モデルのトレーニングに非常に時間がかかる モデルが生成したデータが現実のデータと大きく異なる場合がある ラベル付けが必要なデータでしか動作しない ハイパーパラメータの調整が不要である None 36. 生成モデルで使用される「潜在変数」とは何ですか？ モデルの出力に直接関係する観測可能な変数 データの生成プロセスを表現するが、直接観測できない変数 モデルのハイパーパラメータ 出力のラベルに対応する変数 None 37. Pythonでforループを用いて、リスト[1, 2, 3]の各要素に1を加えた結果を新しいリストとして出力するコードは次のうちどれですか？ [x+1 for x in [1, 2, 3]] list(map(lambda x: x+1, [1, 2, 3])) for x in [1, 2, 3]: x += 1 map(x+1, [1, 2, 3]) None 38. ITセキュリティにおける「ゼロデイ攻撃」とは何ですか？ データをゼロに初期化する攻撃 データのバックアップを削除する攻撃 ウイルスを送りつける攻撃 未知の脆弱性を悪用した攻撃 None 39. ITセキュリティにおいて、ファイルの整合性を監視する「FIM（File Integrity Monitoring）」の主な目的は次のうちどれですか？ ファイルの変更が正当なものであるかどうかを確認する ファイルの暗号化強度を監視する ファイルの圧縮率を最適化する ファイルの転送速度を向上させる None 40. Pythonにおける関数のデフォルト引数について正しい説明はどれですか？ 関数が呼び出されたときに引数が省略された場合、デフォルト引数が使われる デフォルト引数は関数の最初の引数として指定しなければならない デフォルト引数は関数の外で定義される デフォルト引数を使用すると、関数のパフォーマンスが向上する None 41. 契約において「成果物の保証」が規定される理由は次のうちどれですか？ 成果物が契約で期待される品質基準を満たすことを保証するため 成果物の納品を遅らせるため 契約相手の責任を回避するため 追加費用を請求するため None 42. 事業にデータサイエンスを実装する際、経営層の理解が重要である理由は次のうちどれですか？ ビジネス戦略と技術導入を一致させるため データサイエンティストの採用を促進するため システムの導入速度を上げるため 経営層が技術的な判断をするため None 43. データを「集約」する際に最もよく使用される手法は次のうちどれですか？ データをすべて削除する データをランダムに並べ替える データの外れ値を削除する データの平均値や合計を計算する None 44. ITセキュリティにおいて、SQLインジェクション攻撃を防ぐために効果的な対策は次のうちどれですか？ データを圧縮して送信する プレースホルダーを使用したSQL文の作成 パスワードをハッシュ化する ファイルの暗号化を行う None 45. AIモデルのライセンス契約において、「第三者提供の禁止」が規定される理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ モデルの性能を向上させるため 契約を複雑にするため モデルを使用できないようにするため モデルの無断利用や不正な拡散を防ぐため None 46. VAEにおいて、「再構成損失」と「KLダイバージェンス」の役割は次のうちどれですか？ 潜在空間を正規分布に近づける。 データの再構成を制約なしに行う。 潜在変数間の依存関係を最大化する。 オーバーフィッティングを防ぐ。 None 47. データのスケーリング（正規化）を行う目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ データの分散を減少させるため 異なるスケールを持つ変数を比較可能にするため データの因果関係を強化するため データをランダムに並べ替えるため None 48. Pythonにおける「デコレータ（decorator）」の主な役割は次のうちどれですか？ 関数やメソッドに追加の機能を動的に付与する クラスを生成するためのテンプレートを提供する 関数の実行結果をキャッシュする 配列の要素をフィルタリングする None 49. データサイエンスプロジェクトの契約において、「成果物の所有権」が曖昧な場合に起こり得る問題は次のうちどれですか？ 成果物が正しく納品されない 成果物が契約外で使用される 成果物の精度が低下する 成果物の利用や商業化に関する権利争いが発生する可能性がある None 50. Pythonでリストのすべての要素を逆順に並べ替える最も効率的な方法は次のうちどれですか？ list.reverse() list.sort() list[::-1] sorted(list) None 51. AIを事業に実装する際、「フェアネス（公平性）」が重要視される理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ モデルの計算速度を向上させるため ビジネス上の決定が特定のグループを不当に排除しないようにするため 全てのデータを無差別に扱うため 技術チームの作業負担を軽減するため None 52. 音声データ処理において、リカレントニューラルネットワーク（RNN）の代わりにトランスフォーマーモデルが使用されることが増えている主な理由は次のうちどれですか？ トランスフォーマーモデルは、時間的な順序を完全に無視できるため。 トランスフォーマーモデルは、長い依存関係を効率的に学習できるため。 RNNよりも学習速度が遅く、精度が高いから。 トランスフォーマーモデルは、音声データ専用に設計されているから。 None 53. あるデータセットに外れ値が含まれており、線形回帰モデルを構築する際に問題を引き起こしています。外れ値の影響を軽減するために最適な方法は次のうちどれですか？ 外れ値を削除せずにそのままモデルを構築する 外れ値を削除する 外れ値を平均値に置き換える 外れ値の影響を軽減するためにロバスト回帰を使用する None 54. ITセキュリティにおいて、セキュリティパッチ管理の目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ システムのパフォーマンスを向上させる データの圧縮率を最適化する システムやソフトウェアの脆弱性を修正し、攻撃のリスクを軽減する データのバックアップを自動化する None 55. 音声データを処理する際、音の周波数成分を時間とともに解析するために使用される手法はどれですか？ Fourier変換 自己相関 遅延プロット サポートベクターマシン None 56. 事業にAIを実装する際の主要な課題として、次のうち最も一般的なものはどれですか？ コストの問題 モデルの性能不足 経営層の技術的知識不足 データの質や量の不足 None 57. 自然言語処理において、Word2Vecモデルが特定の単語間の意味的類似性を学習する仕組みは次のうちどれですか？ 各単語の共起行列を直接計算する。 単語の品詞情報を基にベクトルを生成する。 周辺単語の文脈情報を使用してベクトルを最適化する。 各単語を直接One-Hotエンコーディングで表現する。 None 58. Pythonのラムダ式を使って、リスト [1, 2, 3, 4] の偶数のみを抽出するコードとして正しいものは次のうちどれですか？ [x for x in [1, 2, 3, 4] if x % 2 == 0] [x for x in [1, 2, 3, 4] if x % 2 != 0] map(lambda x: x if x % 2 == 0 else None, [1, 2, 3, 4]) list(filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4])) None 59. 生成モデルを評価する際、Inception Score（IS）が主に評価する要素は何ですか？ 生成されたデータの品質と多様性 生成モデルのトレーニング速度 モデルの過学習の程度 データの次元削減精度 None 60. ITセキュリティにおいて「暗号化の鍵管理」が重要とされる理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ 暗号化プロセスを高速化するため。 鍵が漏洩すると暗号化されたデータが解読される可能性があるため。 暗号アルゴリズムを簡素化するため。 暗号化されたデータのバックアップを容易にするため。 None 61. AI導入において「スケーラビリティ」が重要な理由は次のうちどれですか？ 導入コストを低く抑えるため プロジェクトの進捗を管理しやすくするため 成長するビジネスニーズに対応できるようにするため モデルの性能を高めるため None 62. 「著作権」の対象として、データサイエンスプロジェクトに関連するものは次のうちどれですか？ アルゴリズムのアイデア コードやドキュメントの記述内容 データそのもの データの集計結果 None 63. 外れ値が多いデータセットで線形回帰モデルを構築する場合、外れ値の影響を軽減するための手法として適切なものは次のうちどれですか？ 外れ値を削除する ロバスト回帰を使用する 標準回帰をそのまま使用する 外れ値を平均値で置き換える None 64. 非構造化データの分類において、深層学習の利点として正しいものはどれですか？ 手作業での特徴抽出が不要になる モデルが単純で計算リソースを消費しない 全てのデータを同じアルゴリズムで処理できる 特徴量の選択が容易になる None 65. 契約書における「エスカレーション条項」の主な目的は次のうちどれですか？ 契約を早期に終了させるため 成果物の納品を遅らせるため トラブルが発生した際に、責任者を上位に報告し、迅速に解決策を講じるため 費用を増加させるため None 66. テキストデータの前処理において、ストップワードとは何ですか？ 重要な単語 頻繁に出現するが、意味的な価値が少ない単語 文書の最後に登場する単語 文書全体の主題を表す単語 None 67. Pythonにおける「ラムダ式」とは何ですか？ 無名関数を作成するための簡潔な構文 関数の中で別の関数を呼び出すための手法 引数のない関数を定義するための手法 関数の結果をキャッシュするための手法 None 68. ITセキュリティにおいて「ゼロトラストアーキテクチャ」が推奨される理由として正しいものは次のうちどれですか？ セキュリティコストを削減できるから。 ネットワークの境界だけを保護すれば十分であるから。 システム内のすべての通信とアクセスを常に検証し、信頼を前提としないため。 セキュリティシステムの管理を自動化するため。 None 69. データの前処理における「欠損値の補完」の方法として最も適切なものは次のうちどれですか？ 欠損値を全て削除する 欠損値を平均値や中央値で補完する 欠損値をそのまま残す 欠損値にランダムな値を入力する None 70. 以下のコードを実行したときの出力として正しいものはどれですか？ def example():for i in range(3):yield i * igen = example()print(next(gen))print(next(gen)) 0, 1 0, 4 1, 4 エラーが発生する。 None 71. データサイエンスプロジェクトにおいて「成果物の所有権」を契約書で明確に規定する必要がある理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ 成果物がプロジェクト終了後に誰の管理下にあるかを明確にするため 成果物の品質を保証するため 成果物を全ての関係者が自由に利用できるようにするため 成果物を公開しないため None 72. AIを事業に実装する際、倫理的なリスクを軽減するための効果的な方法として適切なものは次のうちどれですか？ リスクが発生した後に修正する 倫理的なリスクをAI開発の初期段階から考慮し、ガイドラインを設ける 技術面のリスクにのみ焦点を当てる リスクは不可避として対応しない None 73. 次元削減の手法として使用される「主成分分析（PCA）」の主な目的は次のうちどれですか？ データを正規化する データをランダムに並び替える データの次元を削減し、重要な特徴を抽出する データの分布を確認する None 74. 生成モデルにおいて、自己回帰モデルはどのようにしてデータを生成しますか？ データのすべてを一度に生成する 前の出力に基づいて次の出力を逐次的に生成する ランダムにデータを生成する データをクラスタリングしてから生成する None 75. 生成モデルのトレーニングにおいて、モンテカルロ法が適用されるのはどのような状況ですか？ 高次元の潜在空間からのサンプルを効率的に取得する必要がある場合 データが非常に大きい場合 データが欠損している場合 データがクラスに分けられる場合 None 76. ITセキュリティにおいて「ホワイトリスト」と「ブラックリスト」の違いとして正しい説明は次のうちどれですか？ ホワイトリストは全ての項目を禁止し、ブラックリストは全ての項目を許可する ホワイトリストはファイルの暗号化に関連し、ブラックリストは暗号化に関係しない ホワイトリストとブラックリストは同じ意味を持つ ホワイトリストは許可された項目のみを許可し、ブラックリストは禁止された項目を拒否する None 77. データ生成において、自己回帰モデルが特に有効なデータタイプは何ですか？ 画像データ カテゴリカルデータ クラスタデータ 時系列データ None 78. 大規模データセットを分析する際に、メモリ使用量を抑えつつ効率的に操作を行うための最適な方法は次のうちどれですか？ データを分割してストリーム処理を行う 全データを一括で読み込み、処理を行う 分析用にすべてのデータをサンプルデータに変換する データサイズを無視して操作を続行する None 79. 生成モデルの評価指標として「Frechet Inception Distance (FID)」が用いられる理由は何ですか？ 生成モデルのトレーニング時間を短縮するため データセットのバランスを保つため 生成されたデータと実際のデータの分布の違いを評価するため モデルの過学習を防ぐため None 80. ITセキュリティにおいて、ペネトレーションテスト（Penetration Test）の目的として正しいものは次のうちどれですか？ データベースのパフォーマンスを最適化する 通信の暗号化方式を確認する システムの脆弱性を攻撃者の視点から発見する パスワードの強度を検証する None 81. データフレーム内のカテゴリデータを数値に変換する際、最も適切な手法は次のうちどれですか？ すべてのカテゴリを数値のランダム値に置き換える カテゴリをワンホットエンコーディングで変換する カテゴリを辞書型に変換する カテゴリ列を削除する None 82. GANを使用した画像生成において、生成された画像の多様性を評価するために有効な指標は次のうちどれですか？ BLEUスコア 精度（Accuracy） シルエット係数 Fréchet Inception Distance (FID) None 83. ITセキュリティにおける「レインボーテーブル攻撃」を防ぐための有効な手段は次のうちどれですか？ パスワードを暗号化する ソルトを使用してパスワードをハッシュ化する ファイアウォールを設置する ウイルス対策ソフトをインストールする None 84. 時系列データを扱う際に最も重要な前処理の1つは次のうちどれですか？ 時系列データをカテゴリ型に変換する 欠損値を平均値で補完する データを時間の順序に並び替える 時間に関係なく値をシャッフルする None 85. ITセキュリティにおける「リスクアセスメント」とは何を指しますか？ セキュリティ侵害が発生した後に、データを復元するプロセス ネットワークのトラフィックをモニタリングするプロセス セキュリティリスクを特定し、評価して対策を講じるプロセス ソフトウェアのバグを修正するプロセス None 86. Pythonのmultiprocessingモジュールを使って、複数のプロセスを並列実行する際に、プロセス間でデータを安全に共有するために使用される構造は次のうちどれですか？ スレッド（Thread） イベント（Event） キュー（Queue） セマフォ（Semaphore） None 87. BERTなどのトランスフォーマーモデルが従来のRNN（リカレントニューラルネットワーク）に対して優れている点はどれですか？ 訓練時間が短い 小規模なデータセットでも優れた性能を発揮する 高度な前処理が不要である 長い依存関係を捉えやすい None 88. ITセキュリティにおいて「侵入検知システム（IDS）」と「侵入防止システム（IPS）」の違いとして正しいものは次のうちどれですか？ IDSはネットワークの速度を向上させるが、IPSはパフォーマンスを重視しない。 IDSは防御策を自動実行するが、IPSは管理者の判断を必要とする。 IDSとIPSは機能的に同じである。 IDSは攻撃を検知するが、IPSは攻撃を検知して防ぐ。 None 89. 非構造化データを処理する際に、データの前処理で重要なステップの一つは何ですか？ データの正規化 データの並べ替え データのクラスタリング 特徴量エンジニアリング None 90. 次のうち、データをサンプルする際に最も適切な方法はどれですか？ 全データを使用する ランダムサンプリングを行う サンプリングを行わない データの一部だけを任意に選ぶ None 91. 生成モデルにおいて「対比学習（Contrastive Learning）」を取り入れる主な目的は何ですか？ モデルのトレーニング時間を短縮するため。 潜在空間の構造を明確化し、より判別可能な特徴を学習するため。 モード崩壊を防ぐため。 バッチサイズを減少させるため。 None 92. 次のうち、データを分割する際の方法として最も適切なものはどれですか？ データをランダムに分割する データ全体をトレーニングデータとして使用する トレーニングデータとテストデータに分割する テストデータのみを使用する None 93. ITセキュリティにおいて「2要素認証（2FA）」が導入される主な目的は次のうちどれですか？ データの圧縮率を高めるため 認証の信頼性を向上させ、不正なアクセスを防ぐため アクセス速度を向上させるため ウイルスのスキャン速度を向上させるため None 94. AIの事業実装において、「継続的インテグレーション（CI）」が推奨される理由は次のうちどれですか？ モデルのトレーニング時間を短縮するため モデルのアップデートを自動化し、常に最新の状態を保つため データサイエンティストが手作業でモデルを更新できるようにするため テストデータを使ってモデルを検証するため None 95. 契約において「ライセンス契約」が使用される主な場面は次のうちどれですか？ ソフトウェアやデータベースを他者に使用させる場合 物理的な製品を販売する場合 実物の製造業務を委託する場合 一時的なデータ共有を行う場合 None 96. 「商標権」とは何を保護する権利ですか？ 特定のデータサイエンス手法 ソフトウェアのアルゴリズム 商品やサービスを識別するための名称やロゴ 公開されたデータベース None 97. 音声認識モデルにおいて、時間的な依存性を考慮したネットワーク構造は次のどれですか？ 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) リカレントニューラルネットワーク (RNN) k-近傍法 (k-NN) 決定木 None 98. AIモデルを第三者に提供する際、ライセンス契約において重要となる項目は次のうちどれですか？ モデルのアルゴリズムを公開する モデルの精度を保証する モデルの再販を推奨する モデルの使用範囲と利用目的を明確に規定する None 99. データフレームを操作する際に、特定の列に重複する値が多く含まれている場合の最適な対応は次のうちどれですか？ 重複する値をすべて削除する 重複した値を基準にデータをグループ化する 重複する行をランダムに削除する 重複する値を平均値で置き換える None 100. Pythonの辞書型において、新しいキーと値のペアを追加する方法として適切なものは次のうちどれですか？ dict.append(key, value) dict[key] = value dict.update(key, value) dict.insert(key, value) None Time's up
