AI-Learning

あるテストで陽性反応が出た場合、その人が病気である確率を求めるために使用されるのは次のどれですか？

誤差の微分を利用した最適化アルゴリズムで、勾配降下法以外に使用されるものはどれですか？

誤差関数の微分を用いる目的は何ですか？

2つの集合 A={a,b,c} と B={b,c,d,e} において、相対補集合 A∖B と B∖A の要素をまとめた集合は次のどれですか？

ある病気に関するテストの特異度が95%であるとします。この特異度は何を意味しますか？

誤差逆伝播法で使用する活性化関数において、勾配消失を防ぐための最適な選択肢はどれですか？

誤差逆伝播法を使用する際、勾配爆発を防ぐための手法はどれですか？

3つの集合 A={1,2,3}、 B={2,3,4}、 C={3,4,5} において、式 A∖(B∩C) の結果は次のどれですか？

誤差逆伝播法において、連鎖律を利用する最大の利点は何ですか？

誤差逆伝播法はどのようなタイプのニューラルネットワークに適用されますか？

ある市場で新商品が導入され、消費者がその商品を購入する確率をベイズの定理を使って推定する場合、次のどの情報が必要ですか？

集合 A={1,3,5,7}、集合 B={2,4,5,6}、全体集合 U={1,2,3,4,5,6,7} において、 A∖(A∩B) の結果はどれですか？

誤差関数の微分がゼロに近づくと、勾配降下法の学習速度はどうなりますか？

ニューラルネットワークにおける「誤差逆伝播法」は、誤差の微分をどのように活用しますか？

誤差逆伝播法における「スキップ接続」（Skip Connection）の効果はどれですか？

誤差逆伝播法において、どのように勾配が計算されますか？

誤差逆伝播法における勾配消失問題とは何ですか？

誤差関数の微分を利用する代表的なアルゴリズムはどれですか？

あるテストの感度が90%である場合、次の説明のうち正しいものはどれですか？

ある製品が市場に登場する確率をベイズの定理で計算する際に、事前確率がほぼゼロに近い場合、事後確率がどのように変化するか？

勾配消失問題が発生する場合、どのように誤差の微分を扱うべきですか？

集合 A={1,2,3} と集合 B={3,4,5} において、相対補集合 A∖B はどれですか？

ニューラルネットワークにおける「重みの初期化」が誤差の微分に与える影響はどれですか？

誤差逆伝播法で計算される「勾配」とは何を指しますか？

誤差逆伝播法で活性化関数としてReLUがよく使用される理由はどれですか？

ベイズの定理の応用で、事象 A の事前確率を何と呼びますか？

活性化関数にシグモイド関数を使用した場合、誤差の微分にどのような影響がありますか？

誤差逆伝播法において、二乗和誤差（MSE）を損失関数として使用する場合、出力層の活性化関数として最適なのはどれですか？

誤差逆伝播法において、連鎖律が勾配消失問題を引き起こすことを防ぐための手法はどれですか？

ベイズの定理において、事前確率と事後確率の違いはどれですか？

集合 A={2,4,6} と集合 B={4,5,6} において、相対補集合 B∖A はどれですか？

ベイズの定理を使用してマーケティングの予測を行う際に、事前確率が高い場合はどのような影響がありますか？

誤差関数の微分が非線形関数である場合、最適化に与える影響は何ですか？

ニューラルネットワークの勾配降下法において、連鎖律が果たす役割はどれですか？

連鎖律（Chain Rule）とは、何を説明するための手法ですか？

誤差の微分が振動しやすいデータセットにおいて、勾配降下法の収束を安定させるための手法はどれですか？

ある検査での事前確率が非常に低い場合、ベイズの定理を使用して事後確率を計算するときの影響はどのようになりますか？

集合 A={2,4,6} と集合 B={1,2,3,4,5} に対して、 (A∖B)∪(B∖A) の結果はどれですか？

誤差の微分が非凸関数である場合、勾配降下法において起こり得る現象はどれですか？

ニューラルネットワークの学習において、連鎖律を用いた誤差逆伝播法が勾配消失を引き起こす場合の対策として最も適切なものはどれですか？

誤差の微分を計算する際に、勾配がゼロになる点はどのような意味を持ちますか？

以下のうち、連鎖律を適用した微分の順番として正しいものはどれですか？

ニューラルネットワークにおける勾配爆発を防ぐために、連鎖律に加えて導入される手法はどれですか？

連鎖律が適用されないケースはどれですか？