AI実装検定B級~模擬試験①~

1. 
データの「バイアス・バリアンストレードオフ」において、バイアスが大きい場合にモデルが示す傾向は何ですか?

2. 
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?

3. 
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?

4. 
1960年代に開発された最初のAI言語「LISP」を開発したのは誰ですか?

5. 
「バッチ学習」と「オンライン学習」の違いは何ですか?

6. 
特徴量選択の目的として最も適切なものは何ですか?

7. 
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?

8. 
時系列データに対するモデルを作成する際に考慮すべき特徴として最も重要なものは何ですか?

9. 
データの「正規化」とは何を指しますか?

10. 
次のうち、「ラベル付けされたデータ」を使用するタスクはどれですか?

11. 
ニューラルネットワークの「学習率」を適切に設定しないと起こりうる問題はどれですか?

12. 
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?

13. 
ディープラーニングの基礎となる「バックプロパゲーション法」が最初に提案されたのはどの年代ですか?

14. 
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?

15. 
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?

16. 
次のうち、「時系列データ」として最も適切な例はどれですか?

17. 
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?

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. 
「データの前処理」として一般的に行われる操作はどれですか?

20. 
「交差検証」の目的は何ですか?

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. 
「データの正規分布」とはどのような形の分布を指しますか?

23. 
主成分分析(PCA)を適用する前にデータの「中心化」を行う理由は何ですか?

24. 
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?

25. 
パターン認識における「アンサンブル学習」の主な利点は何ですか?

26. 
「AIの冬」とは何を指していますか?

27. 
異常検知に使用される代表的なアルゴリズムはどれですか?

28. 
「正則化」がパターン認識において果たす主な役割は何ですか?

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. 
データの「オーバーサンプリング」とは何ですか?

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