AI実装検定B級~模擬試験①~

1. 
教師あり学習において、「正解データ」を持たない学習方法は何ですか?

2. 
次のうち、回帰問題に適しているアルゴリズムはどれですか?

3. 
サポートベクターマシン(SVM)における「カーネル関数」の役割は何ですか?

4. 
データの「特徴量エンジニアリング」とは何を指しますか?

5. 
特徴量選択の目的として最も適切なものは何ですか?

6. 
異常検知のタスクにおいて、正常データが圧倒的に多く、異常データが少ない場合、最も適切な評価指標はどれですか?

7. 
「AIの冬」とは何を指していますか?

8. 
リッジ回帰において、「L2正則化」の効果として正しいものはどれですか?

9. 
パターン認識における「教師あり学習」の特徴として正しいものはどれですか?

10. 
「正則化」を行う目的は何ですか?

11. 
ニューラルネットワークの基本的な構成要素で、情報が処理される場所はどこですか?

12. 
「交差検証」の目的は何ですか?

13. 
ニューラルネットワークの「層の深さ」が増えると、どのような影響がある可能性が高いですか?

14. 
次のタスクのうち、「分類問題」に該当するものはどれですか?

15. 
「バッチ学習」と「オンライン学習」の違いは何ですか?

16. 
k-NN法において、データの次元数が多くなると、分類精度が低下する「次元の呪い」が発生する理由は何ですか?

17. 
1997年にチェスの世界チャンピオンを破ったAIの名前は何ですか?

18. 
次のうち、ニューラルネットワークにおける「活性化関数」として適切なものはどれですか?

19. 
1980年代にAI研究が停滞した要因として正しいものはどれですか?

20. 
パターン認識の主要なステップに含まれないものは次のうちどれですか?

21. 
「ドロップアウト」はニューラルネットワークにおいてどのような役割を果たしますか?

22. 
次のうち、ディープラーニングモデルの「重み」を最適化するために使用されるアルゴリズムはどれですか?

23. 
パターン認識において「特徴ベクトル」とは何を指しますか?

24. 
「勾配消失問題」とはどのような問題ですか?

25. 
1960年代のAIの発展を支えた代表的なAIプログラム「ELIZA」は、どのようなプログラムですか?

26. 
1956年に開催された「ダートマス会議」は、AIの歴史において何を示唆した出来事でしたか?

27. 
「AIの父」として知られている科学者は誰ですか?

28. 
データの「標準化」とはどのような操作ですか?

29. 
データの分布に偏りがある場合、モデルの精度にどのような影響がありますか?

30. 
「交差検証」を使用する利点として最も適切なものはどれですか?

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