AI実装検定A級~模擬試験②~ 2024年12月8日 ailearn 1. 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 2. 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 3. 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 4. 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 5. 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 6. 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 7. 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 8. 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 9. 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 10. 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 11. 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 12. 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 13. 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 14. 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 15. 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 16. 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 17. 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 18. 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 19. 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 20. 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 21. 行列A = [[1, 3, 2], [4, 0, 5]]と行列B = [[2, 1], [0, 3], [4, 2]]を掛けた結果の行列のサイズはどれですか? 3×3 2×2 2×3 3×2 None 22. 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 23. 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 24. 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 25. 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 26. 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 27. 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 28. 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 29. 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 30. バイアス項が正規化手法(例えばバッチ正規化)と一緒に使用される場合、バイアス項の役割はどう変わりますか? バイアス項は必要なくなる バイアス項は学習中に削除される バイアス項は出力をリセットする 正規化後にバイアス項が再導入される None 31. 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 32. 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 33. 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 34. 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 35. 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 36. 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 37. 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 38. 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 39. 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 40. 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 41. 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 42. 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 43. 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 44. 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 45. 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 46. 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 47. 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 48. 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 49. 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 50. 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 51. 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 52. 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 53. 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 54. 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 55. 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 56. 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 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. 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 59. 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 60. 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 Time's up