AI実装検定A級~模擬試験②~ 2024年12月8日 ailearn 1. Seabornでエラーバー付きの線グラフを描くために使用される関数はどれですか? sns.errorplot() sns.barplot() sns.lineplot() sns.scatterplot() None 2. Seabornのboxplot()で外れ値を非表示にするための引数はどれですか? showfliers=False remove_outliers=True hide_fliers=True outliers=False None 3. Seabornをインポートする際に一般的に使用されるインポート文はどれですか? import seaborn as sns import seaborn as sb import sns import seaborn.pyplot as sns None 4. 行列A = [[3, 2], [1, 4]]と行列B = [[2, 1], [0, 3]]の掛け算を行うとき、結果はどれですか? [[6, 8], [4, 12]] [[5, 9], [6, 14]] [[6, 5], [2, 13]] [[4, 6], [3, 9]] None 5. Scikit-learnにおいて、データセットの分割を行うために使用される関数はどれですか? train_test_split() split_dataset() dataset_split() train_validate_split() None 6. 行列A = [[2, -1], [1, 3]]と行列B = [[0, 1], [4, 2]]を掛けた結果はどれですか? [[-4, 0], [12, 8]] [[-2, 1], [14, 8]] [[0, -2], [10, 7]] [[1, 0], [10, 9]] None 7. Scikit-learnでデータを標準化するために使用される関数はどれですか? StandardScaler() MinMaxScaler() Normalizer() Binarizer() None 8. Seabornでカテゴリカル変数の関係を可視化するために使用される関数はどれですか? sns.catplot() sns.distplot() sns.boxplot() sns.pairplot() None 9. Seabornで軸ラベルを設定するために使用される関数はどれですか? sns.set_xlabel() plt.xlabel() sns.label() sns.set_label() None 10. Matplotlibで複数のプロットを同じグラフ上に描くための方法はどれですか? plt.plot() を複数回呼び出す plt.add() plt.multi_plot() plt.stack() None 11. 行列A = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]を行列B = [[0, 1], [2, 3], [4, 5]]で掛けた結果の行列のサイズはどうなりますか? 3×2 3×3 2×3 2×2 None 12. バイアス項を導入せずに活性化関数だけを使った場合、どのような問題が発生する可能性がありますか? モデルの出力が極端に振れる モデルの出力がゼロに固定される モデルの予測が常にゼロ近辺に集中する モデルが過学習しやすくなる None 13. バイアス項は次のどの層に通常導入されますか? 出力層のみ 中間層と出力層 入力層のみ 全ての層 None 14. バイアス項が導入されていない場合、どのようにデータが線形分離されていない問題に対処できますか? データを正規化する モデルにバイアス項を導入する 勾配降下法を改善する 活性化関数を変更する None 15. Matplotlibで凡例を追加するために使用される関数はどれですか? plt.legend() plt.labels() plt.keys() plt.show_legend() None 16. Seabornでヒートマップを作成するために使用される関数はどれですか? sns.barplot() sns.heatmap() sns.scatterplot() sns.lineplot() None 17. Scikit-learnでの分類精度を評価するために使用される関数はどれですか? confusion_matrix() accuracy_score() classification_report() precision_score() None 18. バイアス項が正規化手法(例えばバッチ正規化)と一緒に使用される場合、バイアス項の役割はどう変わりますか? バイアス項は必要なくなる バイアス項は学習中に削除される バイアス項は出力をリセットする 正規化後にバイアス項が再導入される None 19. Matplotlibでグラフを複数のサブプロットに分割するために使用される関数はどれですか? plt.multi_plot() plt.subplot() plt.figure() plt.grid() None 20. Seabornでデータのペアごとの相関行列をヒートマップとして視覚化するために使用される関数はどれですか? sns.heatmap() sns.corrplot() sns.pairplot() sns.regplot() None 21. 行列Aがm×n行列、行列Bがn×p行列のとき、次のうち成立しないのはどれですか? A×Bがm×p行列である A×BとB×Aが同じ行列である A×(B×C) = (A×B)×Cが成り立つ(結合法則) 行列Aと行列Bの掛け算が可能である None 22. Matplotlibで3次元プロットを作成するために必要なインポートはどれですか? from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt3d import matplotlib.graph3d from matplotlib import Axes3D None 23. Matplotlibでグラフの背景色を変更するために使用される関数はどれですか? plt.set_facecolor() plt.background_color() plt.set_bgcolor() plt.facecolor() None 24. ニューラルネットワークにおいて、バイアス項が全ての層でゼロに固定されている場合、モデルの学習能力にどのような影響が出る可能性がありますか? モデルは高次元のデータを学習できなくなる モデルは非線形なデータをうまく学習できなくなる モデルはデータの特徴を捉えるのが難しくなる モデルの計算速度が著しく低下する None 25. 行列Aがn×m、行列Bがm×pの場合、行列A×Bのサイズはどうなりますか? n×m n×p m×p m×m None 26. 次の行列の掛け算を行った場合の結果は? A = [[1, 2], [3, 4]], B = [[5, 6], [7, 8]] [[19, 22], [43, 50]] [[17, 20], [39, 45]] [[21, 24], [49, 56]] [[19, 22], [37, 42]] None 27. Scikit-learnにおいて、グリッドサーチの代替としてランダムサーチでハイパーパラメータの最適化を行うクラスはどれですか? GridSearchCV RandomizedSearchCV RandomSearchCV SearchCV None 28. バイアス項を持たないニューラルネットワークが適切に学習できるのはどのような状況ですか? 全てのデータがゼロに近い場合 出力がゼロ付近であっても問題ない場合 データが原点を中心に線形に分布している場合 データが非線形で複雑な場合 None 29. Matplotlibでx軸とy軸のスケールを対数スケールに変更するために使用される関数はどれですか? plt.log_scale() plt.scale('log') plt.log_axis() plt.xscale('log') および plt.yscale('log') None 30. 線形回帰モデルにおけるバイアス項の役割は次のうちどれですか? モデルの勾配を大きくする モデルの予測誤差を最小化する モデルの予測がゼロに偏らないようにする モデルの計算量を減らす None 31. Matplotlibでグラフに目盛線(グリッド)を追加するために使用される関数はどれですか? plt.show_grid() plt.add_grid() plt.ticks() plt.grid() None 32. Scikit-learnにおいて、パイプラインを作成して前処理とモデルを結合するために使用されるクラスはどれですか? Pipeline Pipe ModelPipeline ProcessPipe None 33. Matplotlibで円グラフを描くために使用される関数はどれですか? plt.pie() plt.circle() plt.polar() plt.radar() None 34. SeabornのFacetGridを使用して、異なるカテゴリに基づいてデータをサブプロットとして描画するための関数はどれですか? sns.facetgrid() sns.GridPlot() FacetGrid.map() sns.splitplot() None 35. Matplotlibで棒グラフを積み上げ棒グラフとして描くために使用する引数はどれですか? stack stacked aggregate grouped None 36. バイアス項の初期化において、ゼロに初期化することが許容される理由は次のうちどれですか? バイアス項は重みのようにランダムに初期化する必要がないため バイアス項は学習に影響を与えないため バイアス項は他の重みとは異なり、定数として扱われるため バイアス項は最初から最適な値を持つため None 37. 行列A = [[2, 1], [0, -1]]と行列B = [[1, 2], [3, 4]]を掛けた結果を求めてください。 [[2, 6], [3, -2]] [[4, 6], [-3, -2]] [[5, 7], [-2, -3]] [[5, 8], [-3, -4]] None 38. Scikit-learnで、特徴量の標準化をパイプライン内で行うために使用されるクラスはどれですか? StandardScaler MinMaxScaler Normalizer Scaler None 39. Matplotlibでグラフの表示を行うために使用される関数はどれですか? plt.show() plt.display() plt.render() plt.view() None 40. Matplotlibでx軸にラベルを追加するために使用される関数はどれですか? plt.xaxis() plt.xlabel() plt.xlim() plt.xname() None 41. 行列A = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]と行列B = [[7, 8], [9, 10], [11, 12]]を掛けた結果を求めてください。 [[58, 64], [139, 154]] [[42, 48], [84, 96]] [[30, 36], [90, 96]] [[56, 68], [110, 120]] None 42. 行列Aと行列Bが可逆(逆行列を持つ)である場合、行列A×Bの逆行列はどのように表されますか? B⁻¹×A⁻¹ A⁻¹×B⁻¹ A×B B×A None 43. Scikit-learnでAdaBoostを使用する際に指定するベース推定器を設定する引数はどれですか? base_estimator base_model weak_learner primary_model None 44. 2×3の行列と3×2の行列を掛け算した結果の行列のサイズはどうなりますか? 2×2 3×3 3×2 2×3 None 45. Scikit-learnで決定木を可視化するために使用される関数はどれですか? plot_tree() tree_plot() visualize_tree() tree_graph() None 46. Scikit-learnのLogisticRegressionクラスで、l2正則化を適用するために指定する引数はどれですか? regularization='l2' alpha='l2' penalty='l2' lambda='l2' None 47. Scikit-learnで線形回帰モデルを使用する際にインポートするクラスはどれですか? LinearRegression LogisticRegression SVC KNeighborsClassifier None 48. 行列の掛け算において、「内積」とはどのような意味ですか? 行列の各要素の和を計算すること 対応する要素の積を計算すること 行列の行と列の対応する要素の積を合計すること 行列の逆行列を計算すること None 49. Matplotlibでヒートマップを描画するために使用される関数はどれですか? plt.heatmap() plt.contour() plt.imshow() plt.colorplot() None 50. バイアス項を導入することで、ニューラルネットワークのどのような特性が改善されますか? 学習の収束速度が速くなる モデルがデータの偏りに適応できるようになる モデルの過学習が減少する 計算コストが低くなる None 51. 多層パーセプトロン(MLP)において、バイアス項がない場合、モデルの学習結果にどのような影響がありますか? モデルは非線形な関係を学習することができない モデルは出力層でのみバイアスを学習する モデルの学習速度が向上する モデルの精度が向上する None 52. Matplotlibでエラーバーを追加するために使用される関数はどれですか? plt.errorbar() plt.add_error() plt.bar_error() plt.plot_error() None 53. 行列A = [[2, 3, 4], [1, 0, -1]]と行列B = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]を掛けた結果を求めてください。 [[24, 34], [-4, -6]] [[29, 38], [4, 6]] [[29, 40], [6, 8]] [[27, 36], [-6, -8]] None 54. Matplotlibで軸の範囲を手動で設定するために使用される関数はどれですか? plt.set_limits() plt.range() plt.limits() plt.axis() None 55. バイアス項が大きく設定されている場合、モデルにどのような影響がありますか? モデルが入力に対して非常に敏感になる モデルがゼロに近い出力を生成する モデルの出力が常に一定になる モデルが過学習しやすくなる None 56. Seabornで対数スケールのプロットを描くために、軸のスケールを変更するための適切な関数はどれですか? sns.logplot() plt.xscale('log') および plt.yscale('log') sns.set_scale('log') sns.log_scale() None 57. ニューラルネットワークで、バイアス項の学習方法はどのように行われますか? バイアス項は損失関数に基づき他の重みと同様に更新される バイアス項は学習されず、固定されている バイアス項は手動で調整する バイアス項は入力データの平均を取る None 58. Seabornでカスタムのカラーパレットを使用してプロットを描画するための関数はどれですか? sns.color_palette() sns.set_palette() sns.custom_palette() sns.palplot() None 59. Matplotlibで折れ線グラフの色を変更するために、plt.plot() 関数で使用される引数はどれですか? c clr color bgcolor None 60. Seabornでカテゴリ変数の数値データをバイオリンプロットで視覚化するために使用される関数はどれですか? sns.boxplot() sns.histplot() sns.countplot() sns.violinplot() None Time's up