AI実装検定A級～模擬試験①～ 2024年12月8日 ailearn 1. 出力層において「回帰タスク」での予測誤差を最小化するために使用される損失関数として適切なのは次のうちどれですか？ クロスエントロピー損失 ハブ損失（Huber Loss） 平均二乗誤差（MSE） 対数損失 None 2. 順伝播において、モデルの出力が連続値である場合、一般的に使用される活性化関数は次のうちどれですか？ ReLU ソフトマックス シグモイド 線形活性化関数 None 3. 順伝播の計算で「重み」と「バイアス」の役割は次のうちどれですか？ 入力データを増幅する 入力データの次元を減らす 出力を制限する ノード間の結合の強度を調整し、入力にオフセットを加える None 4. Numpy配列における行列積を計算するための関数はどれですか？ np.matmul() np.dot() np.product() np.cross() None 5. Numpyにおいて、np.arange(1, 10, 2) の出力はどれですか？ [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [1, 3, 5, 7, 9] [1, 2, 4, 6, 8] [1, 3, 6, 9] None 6. ニューラルネットワークの入力層の役割は何ですか？ モデルの予測を行う データの前処理を行う 外部からのデータをモデルに取り込む 勾配を計算する None 7. 順伝播において、入力データがスパース（多くのゼロを含む）である場合、どのような対策が有効ですか？ 重みの初期化をランダムに行う 入力データに対して正規化を行う データを正規分布に従って再生成する スパース性を活かすような活性化関数（ReLUなど）を使用する None 8. Numpy配列を作成するために使用される関数はどれですか？ np.array() np.matrix() np.list() np.tuple() None 9. ニューラルネットワークの出力層の役割は何ですか？ データを内部で処理する データの特徴を学習する モデルの予測結果を外部に出力する 勾配を伝播させる None 10. Pandasにおいて、条件に基づいてデータをフィルタリングする方法はどれですか？ df.query() df.sort() df.filter() df.loc[] None 11. PandasでNaN値を特定の値で置換するための関数はどれですか？ df.fillna() df.dropna() df.replace() df.assign() None 12. Numpy配列 a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) に対して np.dot(a, a) を実行した結果はどれですか？ [[7, 10], [15, 22]] [[1, 2], [3, 4]] [[1, 4], [9, 16]] エラーが発生する None 13. 順伝播において、出力層での計算結果は何を表していますか？ 各層でのエラーメッセージ モデルが学習した重み モデルの最終的な予測値 入力データの正規化 None 14. Pandasでデータを読み込むために使用される関数のうち、CSVファイルを読み込むための関数はどれですか？ pd.read_excel() pd.read_json() pd.read_csv() pd.read_sql() None 15. Pandasにおいて、指定した列をインデックスに設定するために使用される関数はどれですか？ df.set_index() df.loc[] df.reindex() df.assign() None 16. Pandasのgroupby()メソッドを使って、DataFrameをグループ化した後に合計を計算する標準的な方法はどれですか？ df.groupby('列名').mean() df.groupby('列名').count() df.groupby('列名').sum() df.groupby('列名').apply() None 17. Pandasにおいて、欠損値（NaN）を削除するために使用される関数はどれですか？ df.fillna() df.replace() df.remove() df.dropna() None 18. Pandasにおいて、Datetime列の月ごとの集計を行うために最も適切な関数はどれですか？ df.resample('M').sum() df.groupby('月').sum() df.todatetime() df.month().sum() None 19. Numpyにおいて、配列 a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) の2番目の行を選択するスライス指定はどれですか？ a[1, :] a[:, 1] a[1] a[1:2, :] None 20. Numpy配列 a = np.array([1, 2, 3, 4]) に対して、a + 2 の結果はどれですか？ [1, 2, 3, 4, 2] [1, 2, 3, 4] [3, 4, 5, 6] エラーが発生する None 21. Pandasにおいて、Datetimeデータを処理するために最も適切なデータ型はどれですか？ np.datetime64 pd.DatetimeIndex pd.Timestamp pd.Period None 22. 重みの初期化手法として「Xavier初期化」が適しているのはどのような場合ですか？ 活性化関数としてReLUを使用する場合 勾配爆発を防ぐために、重みを大きく初期化する必要がある場合 活性化関数としてシグモイドやtanhを使用する場合 モデルの深さが非常に浅い場合 None 23. ニューラルネットワークの入力層で「欠損データ」をそのまま使用すると、どのような問題が発生しますか？ モデルが過学習しやすくなる 勾配消失が発生する 計算が不安定になり、予測精度が低下する モデルのパラメータ数が増加する None 24. ニューラルネットワークにおける「勾配爆発（Gradient Explosion）」はどのように発生しますか？ 重みが非常に大きな値に更新されることにより発生する 活性化関数が不適切に選択されている場合に発生する モデルの学習率が小さすぎる場合に発生する 出力層のユニット数が過剰な場合に発生する None 25. 重みの初期化が不適切だとどのような問題が発生しますか？ 学習が停止する 学習速度が遅くなる 過学習が発生する 勾配消失や勾配爆発が発生する None 26. ニューラルネットワークにおいて、過学習を防ぐための正則化手法として、次のうちどれが重みの制御に関与しますか？ ドロップアウト（Dropout） バッチ正規化（Batch Normalization） 重み減衰（Weight Decay） 勾配クリッピング（Gradient Clipping） None 27. DataFrameの列に対して関数を適用し、新しい列を追加するための標準的な方法はどれですか？ df.assign('新しい列名', 関数) df.apply('新しい列名', 関数) df['新しい列名'] = df.apply(関数, axis=1) df.transform('新しい列名', 関数) None 28. 分類タスクにおいて、出力層で使用される一般的な活性化関数は次のうちどれですか？ シグモイド ReLU ソフトマックス 線形活性化関数 None 29. 順伝播における活性化関数の役割は次のうちどれですか？ ノード間の結合強度を調整する 非線形性を導入し、モデルの表現力を高める 勾配の計算を行う 出力の正規化を行う None 30. 順伝播における「スカラー乗算」とは何を指しますか？ ノード間の重みを各入力に掛け合わせる操作 出力を正規化する操作 活性化関数を適用する操作 入力データの次元を縮小する操作 None 31. Pandasにおいて、行ラベルに基づいてデータを選択するためのメソッドはどれですか？ df.loc[] df.iloc[] df.at[] df.ix[] None 32. ニューラルネットワークで重みの「早期停止（Early Stopping）」が有効な理由は何ですか？ 過学習を防ぐため モデルのパラメータ数を削減するため 勾配消失を防ぐため モデルの重みを一時的に凍結するため None 33. ニューラルネットワークの「重み」とは何ですか？ モデルの出力を決定するための数値 モデルの学習率を制御するパラメータ 各層のノード間で学習されるパラメータ 活性化関数の一部 None 34. Numpyにおいて、配列 a = np.array([1, 2, 3, 4]) の要素をシャッフルする関数はどれですか？ np.shuffle() np.random.shuffle() np.random.permute() np.random.rand() None 35. 勾配消失問題は、主にどのような状況で発生しますか？ 重みが非常に大きな値を取る場合 深層ニューラルネットワークで、勾配が層を通じて次第に小さくなる場合 活性化関数としてReLUが使用されている場合 モデルが過学習している場合 None 36. Numpyにおいて、全ての要素がゼロである配列を作成するための関数はどれですか？ np.ones() np.zeros() np.empty() np.fill() None 37. ニューラルネットワークにおいて「重み減衰（Weight Decay）」が導入される理由は何ですか？ 学習率を動的に調整するため 過学習を防ぐために、重みの大きさにペナルティをかけるため 計算速度を向上させるため モデルの精度を上げるために、重みを一時的に凍結するため None 38. あるニューラルネットワークで、順伝播の途中で計算された中間層の出力が全て同じ値になってしまう場合の主な原因は何ですか？ 活性化関数の設定が不適切である 重みが全てゼロに初期化された 勾配消失が発生している 学習率が大きすぎる None 39. 重みの更新に使用される最も一般的な手法は何ですか？ モーメンタム法 勾配降下法 アダム（Adam） SGD（確率的勾配降下法） None 40. Pandasでデータをソートする際に使用される関数はどれですか？ df.sort_values() df.sort_index() df.rank() df.arrange() None 41. ニューラルネットワークで「重み共有」が使用される主な理由は何ですか？ モデルの学習率を向上させるため モデルのパラメータ数を削減し、効率的な計算を可能にするため 活性化関数の効果を強化するため 勾配消失を防ぐため None 42. 画像認識タスクで、入力層のデータ形式として4次元テンソル（バッチサイズ×高さ×幅×チャネル数）を使用する理由は何ですか？ モデルの計算精度を向上させるため 複数の画像データを一度に処理し、バッチ学習を行うため 特徴量を圧縮するため 勾配消失を防ぐため None 43. Numpy配列 a = np.array([1, 2, 3, 4]) において、全ての要素が真（非ゼロ）の場合に真を返す関数はどれですか？ np.any() np.nonzero() np.truth() np.all() None 44. 入力層で画像のピクセル値を「0〜1」に正規化する主な理由は何ですか？ モデルのパラメータ数を増加させるため 勾配消失を防ぐため 学習を安定させ、収束を速めるため 特徴量を圧縮するため None 45. Pandasにおいて、複数のDataFrameを行方向に結合するために使用される関数はどれですか？ pd.concat() pd.merge() pd.join() pd.append() None 46. 勾配降下法を用いて重みを更新する際の「学習率」の役割は何ですか？ 重みの更新量を調整する モデルの出力を決定する 各層のニューロンの数を決定する 活性化関数を選択する None 47. 勾配降下法において「モーメンタム（Momentum）」を使用する理由は次のうちどれですか？ モデルのパラメータ数を削減するため 学習速度を速め、勾配の振動を抑えるため 活性化関数を変更するため 過学習を防ぐため None 48. Numpyにおいて、配列 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) を (2, 3) の形状に変換した場合、各要素の順序はどうなりますか？ [1, 2, 3, 4, 5, 6] のまま [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] [[1, 3, 5], [2, 4, 6]] エラーが発生する None 49. Pandasにおいて、DataFrame内の全ての列に対して、欠損値が存在するかどうかを確認するための関数はどれですか？ df.isnull() df.notnull() df.any() df.all() None 50. 順伝播の過程で、「活性化関数」が使用されないとどうなりますか？ モデルの出力が複雑すぎるものになる モデルが線形な変換のみを学習し、表現力が低下する 計算が無限ループに陥る モデルが過学習する None 51. DataFrameの行または列を再配置するための関数はどれですか？ df.sort_index() df.reindex() df.drop() df.shift() None 52. ニューラルネットワークの入力層で、テキストデータを処理する際に一般的に行われる前処理は次のうちどれですか？ 標準化 単語のベクトル化（Embedding） プーリング チャネル数の増加 None 53. 順伝播において、活性化関数を「シグモイド関数」から「ReLU関数」に変更した場合、何が期待されますか？ 勾配消失が発生しやすくなる モデルがより非線形なパターンを学習できるようになる モデルの学習速度が向上する可能性がある 出力が負の値になることが多くなる None 54. 「重み減衰（Weight Decay）」の係数を過度に大きく設定すると、どのような影響が予想されますか？ モデルの表現力が低下し、十分な学習が行われなくなる モデルが過学習しやすくなる モデルの計算コストが増加する 勾配消失問題が発生する None 55. ニューラルネットワークの重みが「ランダム初期化」される理由の一つに、次の現象の防止があります。それは何ですか？ 勾配消失 モデルの学習が停滞する ニューロンが同じ勾配を持つことによる「対称性の破れ」の欠如 活性化関数の不安定化 None 56. ニューラルネットワークの入力層で扱われるデータの次元数はどのように決まりますか？ モデルの構造に依存する 入力データの次元数に依存する 中間層の数に依存する 出力層のサイズに依存する None 57. PandasのDataFrameにおいて、pivot_table()関数を使用する場合、最も一般的に指定される引数の組み合わせはどれですか？ rows, values, columns index, rows, values values, axis, index values, index, columns None 58. 出力層において「シグモイド関数」を用いると、どのような特性が得られますか？ 出力が0〜1の範囲に制限され、バイナリ分類に適する 出力が-1〜1の範囲に制限され、多クラス分類に適する 勾配消失が防げる 出力が常に非負値となる None 59. 順伝播における「全結合層（Fully Connected Layer）」の主な役割は何ですか？ データの次元を縮小する 特徴を圧縮して次の層に伝える 勾配を計算して更新する 全ての入力に対して線形結合を行い、出力を計算する None 60. 重みの「ランダム初期化」が重要である理由は次のうちどれですか？ 重みが0に設定されると、すべてのニューロンが同じ勾配を持つため モデルのパラメータ数を減らすため 出力層のユニット数を増やすため 勾配爆発を防ぐため None Time's up
