AI実装検定A級~模擬試験②~ 2024年12月8日 ailearn 1. 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 2. 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 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. Scikit-learnにおいて、ランダムフォレストモデルで特徴量の重要度を確認するために使用される属性はどれですか? coef_ importance_ feature_importances_ features_ None 5. 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 6. 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 7. 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 8. 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 9. 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 10. 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 11. 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 12. 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 13. 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 14. 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 15. 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 16. 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 17. 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 18. 行列A = [[2, 3], [1, 2]]と行列B = [[1, 0], [0, 1]]を掛けた結果はどれですか? [[1, 2], [2, 3]] [[2, 3], [1, 2]] [[0, 3], [1, 0]] [[2, 0], [1, 3]] None 19. 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 20. 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 21. 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 22. 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 23. 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 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. 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 26. 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 27. 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 28. 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 29. 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 30. 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 31. 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 32. 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 33. 次のうち、バイアス項を導入しない場合に生じる問題として正しいものはどれですか? モデルがデータのパターンを捉えにくくなる モデルが常に過学習を起こす モデルが出力を一定に保つ モデルの出力はゼロに固定される None 34. 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 35. 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 36. 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 37. 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 38. 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 39. 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 40. 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 41. 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 42. 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 43. 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 44. 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 45. 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 46. 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 47. 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 48. 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 49. 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 50. 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 51. 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 52. 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 53. 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 54. 行列A = [[2, 0], [1, 3]]と行列B = [[4, 1], [0, 2]]の掛け算結果を求めてください。 [[6, 2], [2, 5]] [[8, 2], [4, 7]] [[4, 3], [5, 6]] [[7, 4], [3, 2]] None 55. 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 56. 行列A = [[2, 3], [1, 4], [5, 6]]を行列B = [[1, 2], [3, 4]]で掛けた場合、結果の行列のサイズはどうなりますか? 3×3 2×2 3×2 2×3 None 57. 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 58. 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 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 Time's up