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 2. 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 3. 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 4. 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 5. 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 6. 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 7. 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 8. 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 9. 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 10. 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 11. 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 12. 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 13. 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 14. 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 15. 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 16. 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 17. 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 18. 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 19. 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 20. 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 21. 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 22. 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 23. 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 24. 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 25. 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 26. 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 27. 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 28. バイアス項の役割に最も近い例は次のうちどれですか？ 線を引く際にペンの色を変える グラフ全体を回転させる操作 グラフの傾きを調整する操作 グラフ全体を上下に動かす操作 None 29. 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 30. 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 31. 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 32. 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 33. 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 34. 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 35. 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 36. 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 37. 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 38. 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 39. 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 40. Matplotlibで複数のプロットを同じグラフ上に描くための方法はどれですか？ plt.plot() を複数回呼び出す plt.add() plt.multi_plot() plt.stack() None 41. 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 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. 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 44. 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 45. Matplotlibで棒グラフを描くための関数はどれですか？ plt.plot() plt.bar() plt.hist() plt.scatter() None 46. 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 47. 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 48. Scikit-learnにおいて、k-最近傍法（KNN）をインポートするために使用されるクラスはどれですか？ KNNClassifier KNeighborsRegressor KNeighborsClassifier NearestNeighbors None 49. 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 50. 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 51. 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 52. 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 53. 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 54. 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 55. 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 56. 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 57. 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 58. 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 59. 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 60. 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 Time's up
