AI実装検定A級~模擬試験②~ 2024年12月8日 ailearn 1. Scikit-learnで交差検証を行うために使用される関数はどれですか? validate_model() cross_validation() cross_val_score() model_score() None 2. 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 3. 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 4. 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 5. 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 6. 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 7. 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 8. バイアス項が導入されている場合、どのような利点がありますか? 学習速度が向上する モデルがより複雑な関係を学習できる 過学習を防げる 活性化関数が不要になる None 9. 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 10. 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 11. バイアス項の導入により、ニューラルネットワークが学習する曲線はどのように変わりますか? バイアス項によって曲線の傾きが変わる バイアス項によって曲線全体が上下にシフトする バイアス項によって曲線が左右にシフトする バイアス項によって曲線の曲率が増加する None 12. 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 13. バイアス項を0に設定すると、モデルはどのような挙動を示しますか? モデルの出力は常に0になる モデルの損失関数が無効化される モデルは原点を通る線形関数しか学習できなくなる モデルはバイアスの代わりに学習率を調整する None 14. 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 15. Seabornのpairplot()関数の主な用途はどれですか? 単変量データのプロット データの相関を視覚化する 分布を可視化する 異なる変数の関係を可視化するためのペアプロット None 16. 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 17. Seabornで箱ひげ図を描くために使用される関数はどれですか? sns.boxplot() sns.histplot() sns.scatterplot() sns.lineplot() None 18. Matplotlibで散布図を描くために使用される関数はどれですか? plt.dot() plt.point() plt.scatter() plt.line() None 19. 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 20. 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 21. 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 22. 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 23. 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 24. 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 25. Scikit-learnで外れ値を検出するために使用されるクラスはどれですか? IsolationForest RandomForestClassifier OneClassSVM OutlierDetector None 26. 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 27. バイアス項とは何ですか? モデルの重みを減らす項 ニューラルネットワークの出力を調整するために追加される定数項 データの正規化を行う項 モデルの損失を最小化する項 None 28. 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 29. Seabornのregplot()で回帰線を表示する際に、95%信頼区間を非表示にするオプションはどれですか? ci=False conf_interval=False show_ci=False ci=0 None 30. 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 31. 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 32. Seabornで線グラフを描くために使用される関数はどれですか? sns.scatterplot() sns.barplot() sns.lineplot() sns.heatmap() None 33. 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 34. Scikit-learnにおいて、主成分分析(PCA)を行うために使用されるクラスはどれですか? FactorAnalysis KernelPCA LDA PCA None 35. 2×2の行列Aと行列Bがともに単位行列の場合、A×Bの結果はどうなりますか? 0行列 Aと同じ行列 逆行列 Aの転置行列 None 36. 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 37. 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 38. 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 39. 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 40. 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 41. 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 42. Matplotlibでグラフのタイトルを設定するために使用される関数はどれですか? plt.caption() plt.heading() plt.label() plt.title() None 43. 行列の掛け算における「アソシエイティブ法則(結合法則)」が成り立つ条件は何ですか? 行列のサイズが同じである場合 掛ける行列の数が奇数である場合 各行列の掛け算が可能な場合 行列の逆行列が存在する場合 None 44. 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 45. Seabornでカテゴリ変数の頻度をカウントして描画するために使用される関数はどれですか? sns.countplot() sns.barplot() sns.boxplot() sns.pairplot() None 46. 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 47. 行列A = [[1, 2], [3, 4]]と行列B = [[0, 1], [1, 0]]を掛けた結果はどれですか? [[1, 0], [4, 0]] [[2, 1], [3, 4]] [[2, 0], [0, 3]] [[2, 1], [4, 3]] None 48. 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 49. 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 50. 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 51. Seabornにおいて、散布図を描くために使用される関数はどれですか? sns.scatterplot() sns.lineplot() sns.barplot() sns.distplot() None 52. 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 53. 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 54. 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 55. Scikit-learnでサポートベクターマシン(SVM)のカーネル関数としてガウシアンカーネルを使用するために指定する引数はどれですか? kernel='rbf' kernel='linear' kernel='poly' kernel='sigmoid' None 56. 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 57. 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 58. 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 59. 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 60. バイアス項の役割に最も近い例は次のうちどれですか? 線を引く際にペンの色を変える グラフ全体を回転させる操作 グラフの傾きを調整する操作 グラフ全体を上下に動かす操作 None Time's up