AI実装検定B級～模擬試験②～ 2024年12月8日 ailearn 1. データの標準化と正規化の違いとして正しいものはどれですか？ 標準化はデータの平均を0、分散を1に揃え、正規化は0から1の範囲にスケールする 標準化はデータの範囲を揃え、正規化はデータの平均を揃える 標準化は欠損データを処理し、正規化はデータのラベルを処理する 標準化は異常値を削除し、正規化は外れ値を削除する None 2. 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 3. 「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 4. 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 5. ニューラルネットワークにおいて「勾配消失問題」を解決するために有効な活性化関数はどれですか？ シグモイド関数 ソフトマックス関数 ReLU（Rectified Linear Unit） タンジェントハイパボリック関数 None 6. 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 7. GPTモデルのような自己回帰型モデルとBERTのような双方向モデルの違いは何ですか？ GPTは文脈を無視してテキストを生成するが、BERTは文脈を利用する GPTは双方向に文脈を処理し、BERTは単方向に処理する GPTは過去の単語を利用して次の単語を予測し、BERTは全体の文脈を同時に理解する GPTは単語ベクトルに依存せず、BERTはベクトル化しない None 8. 1950年代のAI研究において、ニューラルネットワークの基礎となった「パーセプトロン」を開発した人物は誰ですか？ フランク・ローゼンブラット アラン・チューリング ジョン・マッカーシー ジェフリー・ヒントン None 9. 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 10. 「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 11. 「ハイパーパラメータ」とは何ですか？ モデルが自動で調整するパラメータ 学習の前に設定されるモデルのパラメータ 学習データに基づいて計算されるパラメータ モデルの出力結果を評価するための指標 None 12. 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 13. 1980年代以降のAI研究において、ニューラルネットワークが再び注目されるようになった理由はどれですか？ 人間の脳の動作を完全に解明したため エキスパートシステムの開発が成功したため コンピュータの性能が飛躍的に向上したため 新しいプログラミング言語が誕生したため None 14. AIモデルの開発において「MLOps」が担う役割は何ですか？ モデルのデータ収集を自動化する 機械学習の開発と運用を統合し、自動化するプロセスを提供する モデルの複雑性を減らす モデルの出力を最適化する None 15. 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 16. 「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目的で使用されますか？ 訓練中に一部のニューロンをランダムに無効化することで、過学習を防ぐ モデルの学習速度を向上させるために使用される モデルのハイパーパラメータを調整するために使用される モデルの予測結果を正規化するために使用される None 17. 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 18. 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 19. AI開発のプロセスにおいて、データの「前処理」が重要な理由は何ですか？ モデルの予測精度に影響を与えないため モデルが学習に使うデータを整理し、欠損値やノイズを除去するため モデルのサイズを削減するため モデルの学習時間を短縮するため None 20. ニューラルネットワークにおいて「活性化関数」が持つ主な役割は何ですか？ データを正規化する モデルの誤差を計算する 各ニューロンの出力を制限し、非線形性を導入する 各層の重みを更新する None 21. 勾配降下法の中でも「ミニバッチ勾配降下法」の利点は何ですか？ 全データセットを一度に処理する 計算コストが非常に低い 全てのデータを使わずに学習を進めるため、効率的でメモリ使用量も少ない 過学習を防ぐために使われる None 22. トランスフォーマーモデルが従来のRNNに対して持つ優位性として正しいものはどれですか？ 並列処理が可能で、計算効率が高い 長期的な依存関係を処理できない 単語間の順序を無視できる 計算コストが低い None 23. 1980年代の「AIの冬」を引き起こした主な要因として最も正しいものはどれですか？ ディープラーニングの発展 エキスパートシステムの限界 ハードウェア技術の進歩 AIに対する規制強化 None 24. 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 25. 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 26. AI開発において、データの「標準化」とは何を指しますか？ データを0から1の範囲に変換する データを特定のスケールに揃えることで、特徴量のスケールを統一する データの欠損値を補完する データを全て削除する None 27. 読み書き表現において、AIがテキストデータを処理する際に、まず行われる処理はどれですか？ クラスタリング トークン化 特徴量抽出 正規化 None 28. 「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 29. 自然言語処理において、形態素解析の目的は何ですか？ テキストの文脈を理解する 単語の品詞や形を特定する 文書全体の構造を解析する 文書を分類する None 30. 1990年代に発展した「強化学習」の基本的なアイデアはどれですか？ 過去のデータから正しい答えを学習する 複数のAIモデルを統合して最適解を導く 自然言語を使ってAIが自己学習する 環境からのフィードバックに基づいて行動を学習する None Time's up
