AI実装検定B級～模擬試験②～ 2024年12月8日 ailearn 1. 「アンサンブル学習」の利点は何ですか？ 単一のモデルよりも計算コストを削減できる モデルのパラメータ調整が不要である 訓練データを減らして学習できる 複数の異なるモデルを組み合わせることで、予測精度を向上させる None 2. ジェフリー・ヒントンらが提唱した「バックプロパゲーション法」がAIの学習において画期的だった理由はどれですか？ 非線形問題を解決できるようにした エキスパートシステムの改良に貢献した コンピュータの処理能力を劇的に向上させた 人間の知識をデータベースに取り込む方法を確立した None 3. AI開発において「モデルの監視」が重要である理由はどれですか？ モデルの学習時間を短縮するため モデルの運用中のパフォーマンスを継続的に評価し、精度の劣化や異常を検出するため モデルの複雑性を増すため モデルのパラメータを手動で更新するため None 4. BERTとTransformerの関係性について正しい説明はどれですか？ BERTはTransformerを利用したモデルである TransformerはBERTの改良版である BERTとTransformerは全く異なる技術である BERTはTransformerを不要とする新しいアーキテクチャである None 5. AIの運用において「データドリフト」とは何ですか？ モデルの出力結果が安定しなくなる現象 モデルがデータをランダムに分類する現象 モデルの学習データが変更される現象 モデルが新しいデータに対して予測精度を失う現象 None 6. ニューラルネットワークにおいて、重みの初期化方法が重要な理由は何ですか？ 重みの初期化はモデルのサイズに直接影響を与えるため 適切な初期化が行われないと、勾配消失や発散が起こるため 重みの初期化によってモデルの複雑性が変わるため 初期化によって、訓練データの次元が変わるため None 7. モデルの評価指標の一つである「精度（Accuracy）」は、次のどのように計算されますか？ 全てのデータに対する正解率 誤分類の割合 予測結果の分散 訓練データの大きさ None 8. 「アンサンブル学習」の目的は何ですか？ 単一モデルよりも複雑なモデルを作るため モデルのパラメータを減らすため 複数の異なるモデルを組み合わせることで、予測精度を向上させるため モデルの学習速度を速めるため None 9. AI開発において「モデルの再訓練」が必要になる理由として適切でないものはどれですか？ データドリフトが発生したため 本番環境でモデルの精度が低下したため 新しいデータが追加されたため モデルのハイパーパラメータが最適化されたため None 10. 1997年、ガルリ・カスパロフがチェスでAIに敗れたときのAI「ディープブルー」はどの会社によって開発されましたか？ Google Microsoft IBM Apple None 11. AIモデルの開発と運用において「CI/CDパイプライン」の目的は何ですか？ モデルの予測精度を向上させるため モデルの学習を高速化するため 継続的なインテグレーションとデプロイを自動化し、モデルを迅速に展開・更新するため モデルの複雑性を減らすため None 12. ディープラーニングモデルにおける「バッチ正規化（Batch Normalization）」の主な利点は何ですか？ 学習率を自動的に調整する 各層の出力を安定化させ、学習を早くする モデルの複雑さを減少させる 過学習を完全に防ぐ None 13. LSTM（長短期記憶）モデルの最大の利点は何ですか？ 長期的な文脈情報を保持できる 訓練データを少なくする 短期的な依存関係に強い 訓練が非常に早い None 14. AIモデルの計算において、行列の掛け算が頻繁に使用される理由として正しいものはどれですか？ モデルのサイズを減らすため データの精度を上げるため 大量のデータを効率的に処理できるため モデルの複雑性を低下させるため None 15. モデルの「ドロップアウト（Dropout）」の主な目的は何ですか？ 訓練データの一部を無視して学習を進めることで、過学習を防ぐ モデルの出力を正規化するため 学習率を自動的に調整するため データを削除してモデルを簡略化するため None 16. テキスト生成モデル「GPT」において、自己回帰型モデルとしての特徴は何ですか？ テキストを固定された長さで生成する 過去の出力を次の入力として利用し、次の単語を予測する 文脈を理解せずにランダムに単語を生成する 文法ルールに基づいて完全に決定論的にテキストを生成する None 17. 1960年代にAI研究の発展を支えた「物理シンボルシステム仮説」を提唱したのは誰ですか？ ハーバート・サイモンとアレン・ニューウェル アラン・チューリングとジョン・マッカーシー フランク・ローゼンブラットとマービン・ミンスキー ジェフリー・ヒントンとヨシュア・ベンジオ None 18. テキストの前処理で「ストップワード」とは何を指しますか？ 意味が強調される単語 検索エンジンにおける重要なキーワード 頻繁に使われるが、意味的に重要ではない単語 文書の分類基準となる単語 None 19. モデルの評価指標の一つである「AUC（Area Under Curve）」は、何を評価するために使用されますか？ モデルの学習速度 精度と再現率のバランス ROC曲線の下の面積を評価し、モデルの分類性能を測る 訓練データのサイズ None 20. ニューラルネットワークにおいて、勾配降下法の目的は何ですか？ モデルの複雑性を増やす 誤差関数を最小化する 重みの初期値を決定する データを前処理する None 21. データの前処理で「次元削減」を行う主な理由は何ですか？ データの精度を上げるため 訓練データを削除するため モデルの過学習を防ぐため データの特徴量を減らし、処理を効率化するため None 22. 機械学習における「過学習」とは何ですか？ モデルが訓練データに対して過剰に適応し、汎化性能が低下する状態 モデルが訓練データにうまく適合できない状態 モデルが訓練データを誤って分類する状態 モデルが全てのデータをランダムに分類する状態 None 23. AI開発における「ハイパーパラメータチューニング」の方法の一つである「グリッドサーチ」の特徴はどれですか？ 事前に定義した全てのハイパーパラメータの組み合わせを網羅的に試す ランダムにハイパーパラメータを調整する モデルの複雑性を減らすために使用される データの欠損値を補完するために使用される None 24. ニューラルネットワークの学習において、「早期終了（Early Stopping）」の目的は何ですか？ モデルの訓練を高速化する モデルが過学習する前に学習を停止する 学習率を自動調整する 訓練データのサイズを減らす None 25. モデルの評価において「クロスバリデーション」が用いられる主な目的は何ですか？ モデルの過学習を防ぎ、汎化性能を評価するため 訓練時間を短縮するため モデルの複雑さを増やすため データを削減するため None 26. モデルの「再現率（Recall）」が高いことの意味は何ですか？ モデルが正しく分類できるデータの割合が高い モデルが実際に正解であるデータを正しく分類できる割合が高い モデルの全体的な精度が高い モデルの学習速度が速い None 27. モデルの精度評価に用いられる「F1スコア」とは何ですか？ モデルの精度を示す基本的な指標 精度と再現率の調和平均を示す指標 訓練データのサイズを示す指標 モデルの学習速度を示す指標 None 28. モデルの学習でよく使われる「誤差関数（損失関数）」の一つである「平均二乗誤差（MSE）」は、どのように計算されますか？ 予測値と実測値の差を全て足し合わせる 予測値と実測値の比率を計算する 予測値と実測値の差を二乗し、その平均を取る 予測値と実測値の差の絶対値を計算する None 29. 2010年代に入り、AI研究が再び活発化した理由として正しいものはどれですか？ ディープラーニング技術の進展 エキスパートシステムの復活 量子コンピュータの普及 新しいプログラミング言語の開発 None 30. 「AIの冬」が訪れた主な理由の一つとして、どの技術の限界があったためですか？ ニューラルネットワークの限界 強化学習の限界 自然言語処理技術の限界 エキスパートシステムの限界 None Time's up
