AI実装検定B級~模擬試験①~

1. 
「次元削減」とは何を指しますか?

2. 
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?

3. 
教師なし学習でよく使用されるタスクはどれですか?

4. 
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?

5. 
主成分分析(PCA)を用いた次元削減において、どのようにして「情報の損失」を最小限に抑えることができますか?

6. 
データの「正規化」とは何を指しますか?

7. 
「勾配消失問題」とはどのような問題ですか?

8. 
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?

9. 
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?

10. 
「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?

11. 
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?

12. 
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?

13. 
「過学習」とは何ですか?

14. 
パターン認識におけるサポートベクターマシン(SVM)の役割は何ですか?

15. 
「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?

16. 
「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?

17. 
「推論」とは機械学習において何を指しますか?

18. 
「L1正則化」と「L2正則化」の違いは何ですか?

19. 
特徴抽出における主成分分析(PCA)の目的は何ですか?

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. 
モデルの「汎化性能」を向上させるために適切な手法はどれですか?

22. 
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?

23. 
「交差検証」の目的は何ですか?

24. 
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?

25. 
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)において、プーリング層の主な役割は何ですか?

26. 
「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?

27. 
データの「特徴量エンジニアリング」とは何を指しますか?

28. 
パターン認識において「クラスタリング」はどのような目的で行われますか?

29. 
「AIの冬」とは何を指していますか?

30. 
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?

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