AI実装検定B級～模擬試験①～ 2024年12月8日 ailearn 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？ 教師なし学習 強化学習 ディープラーニング ハイパーパラメータ調整 None 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？ サポートベクターマシン 線形回帰 k-近傍法 クラスタリング None 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？ 訓練データのノイズを除去する 特徴ベクトルをより高次元の空間にマッピングする 決定境界を線形化する データの正規化を行う None 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？ データの欠損値を補完する作業 データをスケーリングする作業 ラベルを付ける作業 データから有用な特徴を抽出し、モデルの学習に適した形にする作業 None 5. 特徴量選択の目的として最も適切なものは何ですか？ モデルのサイズを増加させる データの欠損を補完する データのサイズを増やす モデルの性能向上と計算コストの削減 None 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？ 正答率（Accuracy） 平均絶対誤差（MAE） F1スコア 平均二乗誤差（MSE） None 7. 「AIの冬」とは何を指していますか？ AIが初めて誕生した時期 AI研究が一時的に停滞した時期 AIが商業的に成功した時期 人工知能が誤解された時期 None 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？ モデルの全ての重みをゼロに近づける 一部の特徴量を完全に無視する モデルの重みを小さくし、過学習を防ぐ データの次元を削減する None 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？ データにラベルがない 正しい答えをモデルに学習させる モデルは自己組織化によってパターンを見つける クラス分類を行わない None 10. 「正則化」を行う目的は何ですか？ モデルの計算速度を向上させるため データを前処理するため モデルの構造を変更するため モデルが過学習するのを防ぎ、汎化性能を向上させるため None 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？ エポック 重み ニューロン（ノード） 活性化関数 None 12. 「交差検証」の目的は何ですか？ データ全体のパフォーマンスを評価するため、データセットを複数の部分に分けて評価を行う手法 モデルのハイパーパラメータを調整する手法 データの次元を削減する手法 データをクラスタリングする手法 None 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？ モデルがより複雑なパターンを学習できるが、勾配消失問題が発生しやすくなる モデルの計算時間が減少する モデルの汎化性能が常に向上する 学習が必要なくなる None 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？ 家の価格を予測する スパムメールを判定する 顧客のクラスターを見つける 画像からの次元削減を行う None 15. 「バッチ学習」と「オンライン学習」の違いは何ですか？ バッチ学習はデータ全体を一度に使用して学習し、オンライン学習はデータを逐次使用して学習する バッチ学習は並列処理を行い、オンライン学習は単一処理を行う バッチ学習はリアルタイムで学習を行い、オンライン学習は事前に学習を行う バッチ学習は大規模データセットに対応し、オンライン学習は小規模データセットに特化する None 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？ 計算速度が遅くなるため データ間の距離が均一化されるため クラス間の分離が悪くなるため 適切なkを選びにくくなるため None 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？ ディープマインド IBM Watson ディープブルー AlphaGo None 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？ 勾配消失問題 バッチ正規化 ReLU（Rectified Linear Unit） 正則化 None 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？ 計算機の性能の限界 エキスパートシステムの失敗 AI法の制定 ディープラーニングの台頭 None 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？ データ収集 特徴抽出 クラス分類 ラベル付け None 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？ 勾配消失問題を解決するための技術 データを正規化する技術 モデルの推論を高速化する技術 過学習を防ぐために、ランダムにニューロンを無効化する技術 None 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？ クラスタリング 勾配降下法 主成分分析 K-means None 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？ データのラベル クラス分類の結果 データを特徴量で表現したベクトル パターンの一致度 None 24. 「勾配消失問題」とはどのような問題ですか？ 学習が進むにつれて勾配が0に近づき、重みの更新が停止する問題 データがランダムに分散される問題 モデルが学習できない問題 データが欠損する問題 None 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？ ロボット制御プログラム 自然言語処理プログラム 自動運転プログラム 数値解析プログラム None 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？ AIの正式な誕生 初のAI論文の発表 初のAI企業の設立 人工知能の定義が初めて確立された None 27. 「AIの父」として知られている科学者は誰ですか？ アラン・チューリング ジョン・マッカーシー マービン・ミンスキー ジェフリー・ヒントン None 28. データの「標準化」とはどのような操作ですか？ データを平均0、標準偏差1にスケーリングする操作 データをグループに分ける操作 データを欠損値で補完する操作 データにラベルを付ける操作 None 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？ 全てのクラスに対して均等に精度が向上する 偏りのあるクラスに対して過剰に適応し、他のクラスでの予測精度が低下する モデルが過学習を起こす モデルが学習できなくなる None 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？ 学習時間を短縮できる データの欠損を補完することができる データの分割方法に依存せずに、モデルの汎化性能を評価できる 学習率を最適化できる None Time's up
