3.
ニューラルネットワークの学習過程で、勾配消失問題（Vanishing Gradient Problem）が発生する原因として最も適切なのはどれですか？
4.
「t検定」が使用される場面はどのような場合ですか？
5.
「モンテカルロ法」がAIにおいて有用である理由は何ですか？
8.
「主成分分析（PCA）」がデータ解析で重要視される理由は何ですか？
9.
AIにおける「確率分布」とは何を意味しますか？
10.
「ラプラス変換」は、AIでどのように利用されますか？
11.
ニューラルネットワークの学習において使用される「勾配降下法」とは何を指しますか？
14.
線形代数の「特異値分解（SVD）」は、どのような目的で使用されますか？
15.
主成分分析（PCA）の主な目的は次のうちどれですか？
16.
AIモデルにおいて、過学習を防ぐための一般的な手法として適切でないものはどれですか？
18.
AIにおいて「正規分布」がよく使用される理由は何ですか？
19.
「ロジスティック回帰」における目的変数は何ですか？
20.
「標準化」とは何を意味し、その主な目的は何ですか？
21.
「ポアソン分布」の適用範囲として最も適切なのはどの状況ですか？
24.
「線形回帰」において、決定係数（(R^2\））が示すものとして正しいのはどれですか？
25.
AIモデルの評価指標として「回帰モデル」において用いられる指標はどれですか？
