AI実装検定A級~模擬試験②~ 2024年12月8日 ailearn 1. 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 2. 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 3. 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 4. 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 5. 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 6. 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 7. 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 8. 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 9. 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 10. 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 11. 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 12. 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 13. 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 14. 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 15. 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 16. 行列の掛け算において、一般に「交換法則」が成り立たない理由は何ですか? 掛け算の計算順序によって結果が異なるから 行列の掛け算は非線形であるから 行列の要素が実数ではないから 行列のサイズが異なる場合があるから None 17. 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 18. 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 19. 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 20. 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 21. 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 22. 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 23. 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 24. Scikit-learnでサポートベクターマシン(SVM)をインポートするためのクラスはどれですか? LogisticRegression LinearRegression DecisionTreeClassifier SVC None 25. 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 26. 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 27. 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 28. 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 29. 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 30. Seabornでデータの分布を視覚化するために使用される関数はどれですか? sns.barplot() sns.lineplot() sns.histplot() sns.scatterplot() None 31. 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 32. 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 33. 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 34. 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 35. 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 36. Scikit-learnでランダムフォレストモデルをインポートするためのクラスはどれですか? RandomForestRegressor RandomForestClassifier GradientBoostingClassifier AdaBoostClassifier None 37. 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 38. 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 39. 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 40. 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 41. 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 42. 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 43. 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 44. Scikit-learnのGridSearchCVを使用してハイパーパラメータの最適化を行う場合、交差検証の分割数を指定する引数はどれですか? n_splits cv k_folds n_folds None 45. 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 46. 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 47. 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 48. 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 49. 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 50. 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 51. 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 52. 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 53. 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 54. 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 55. 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 56. 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 57. 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 58. 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 59. Matplotlibで折れ線グラフを描くために使用される関数はどれですか? plt.line() plt.plot() plt.scatter() plt.bar() None 60. Seabornのlmplot()を使用して、カテゴリごとに異なる色を指定するために使用される引数はどれですか? hue style group color None Time's up