AI実装検定A級~模擬試験~ 2024年11月4日2024年11月4日 ailearn 1. 2つの事象 A と B が独立である場合、条件付き確率 P(A∣B) はどのようになりますか? P(A∣B)=P(A) P(A∣B)=P(B) P(A∣B)=P(A∩B) P(A∣B)=1 None 2. 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 3. ニューラルネットワークの入力層で「欠損データ」をそのまま使用すると、どのような問題が発生しますか? モデルが過学習しやすくなる 勾配消失が発生する 計算が不安定になり、予測精度が低下する モデルのパラメータ数が増加する None 4. 行列A = [[3, 2], [1, 4]]と行列B = [[2, 1], [0, 3]]の掛け算を行うとき、結果はどれですか? [[6, 8], [4, 12]] [[5, 9], [6, 14]] [[6, 5], [2, 13]] [[4, 6], [3, 9]] None 5. A B C D None 6. Pandasでデータをソートする際に使用される関数はどれですか? df.sort_values() df.sort_index() df.rank() df.arrange() None 7. 順伝播において、入力データがスパース(多くのゼロを含む)である場合、どのような対策が有効ですか? 重みの初期化をランダムに行う 入力データに対して正規化を行う データを正規分布に従って再生成する スパース性を活かすような活性化関数(ReLUなど)を使用する None 8. 深層ニューラルネットワークでSigmoid関数を複数層で使用することが推奨されない理由は何ですか? 勾配消失問題が発生しやすいため 非線形性が失われるため 計算コストが高いため 出力が確率ではなくなるため None 9. 3つの独立なイベント A,B,C の確率がそれぞれ P(A)=0.6, P(B)=0.7, P(C)=0.8 であるとき、これらのイベントがすべて発生する確率はどれですか? 0.336 0.048 0.672 0.420 None 10. 正解値が不完全で、かつデータ量が少ない状況でモデルの精度を高めるために最も適した手法はどれですか? 正則化とハイパーパラメータチューニング データ拡張と転移学習 強化学習 データのランダムサンプリング None 11. 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? 勾配降下法は常にグローバル最適解に到達する 勾配が無視される 勾配が線形になる 局所最小値に留まる可能性がある None 12. Numpy配列 a = np.array([1, 2, 3, 4]) において、全ての要素が真(非ゼロ)の場合に真を返す関数はどれですか? np.any() np.nonzero() np.truth() np.all() None 13. Pandasにおいて、Datetimeデータを処理するために最も適切なデータ型はどれですか? np.datetime64 pd.DatetimeIndex pd.Timestamp pd.Period None 14. 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 15. A B C D None 16. ニューラルネットワークの入力層において、異なる次元の特徴量が混在している場合の対処法として適切なのはどれですか? 全ての特徴量を削除する 特徴量ごとに適切なスケーリングを行う 特徴量をそのまま入力する 高次元の特徴量を削減する None 17. 連鎖律(Chain Rule)とは、何を説明するための手法ですか? 複数の関数の積分を行う手法 変数が連鎖している関数の微分を計算する手法 行列の計算を効率化する手法 ニューラルネットワークのパラメータを最適化する手法 None 18. 誤差逆伝播法を使用する際、学習率を自動的に調整する「Adam」の利点は何ですか? すべてのパラメータに同じ学習率を適用できる 勾配消失を完全に防げる パラメータごとに異なる学習率を適用し、最適化を加速させる 勾配を計算する必要がなくなる None 19. A B C D None 20. Numpy配列の要素ごとの掛け算に使用される演算子はどれですか? @ * & % None 21. 集合 A={1,2,3,4,5} に対して、部分集合 B={2,4} であるとき、 𝐵 は 𝐴 に含まれる集合です。このような関係を何と呼びますか? 包含関係 同値関係 交わり 全射関係 None 22. A B C D None 23. ある商業施設の顧客が購買を行う確率が30%で、購買を行った顧客が再来店する確率が60%の場合、顧客が購買を行い、再来店する確率は次のどれですか? 0.24 0.36 0.18 0.45 None 24. 正解値が曖昧である場合、モデルに対してどのようなアプローチを採用するのが最適ですか? 正則化を強化する 損失関数にラベルスムージングを組み込む 高い学習率で訓練する クラスタリング手法を使う None 25. 3層ニューラルネットワークにおいて、入力層が4ユニット、中間層が5ユニット、出力層が3ユニットである場合、順伝播に必要な全ての重みの数は次のうちどれですか? 15 20 35 27 None 26. A B C D None 27. 画像認識タスクにおける入力層の一般的なデータ形式は何ですか? 3次元テンソル 1次元ベクトル 2次元画像 スカラー値 None 28. 集合 A={1,2,3} と集合 B={2,3,4} の和集合 A∪B はどのようになりますか? {1,2} {2,3} {1,2,3,4} {1,4} None 29. 二乗和誤差が0になる状況はどれですか? 予測値が常に実際の値より大きい場合 予測値が常に実際の値と一致する場合 予測値が常に実際の値より小さい場合 誤差がランダムである場合 None 30. ある等差数列の初項が5で、公差が3です。この数列の第10項から第5項までの和を求めなさい。 85 90 122.5 100 None 31. A B C D None 32. 入力層で画像のピクセル値を「0〜1」に正規化する主な理由は何ですか? モデルのパラメータ数を増加させるため 勾配消失を防ぐため 学習を安定させ、収束を速めるため 特徴量を圧縮するため None 33. 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? {b,c} {a,b,d,e} {a,d,e} {d,e} None 34. Numpy配列における行列積を計算するための関数はどれですか? np.matmul() np.dot() np.product() np.cross() None 35. A B C D None 36. 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? 事前確率がほぼゼロでも、事後確率は感度に依存する 事後確率もゼロに近づく 事後確率は常に一定になる 事後確率は特異度に依存する None 37. 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 38. 誤差逆伝播法において、損失関数が非凸である場合の主な課題は何ですか? 勾配がゼロになることが多い 損失関数が多くの局所最小値を持ち、最適解に到達しにくい 誤差が増加しやすい 誤差関数が変更されやすい None 39. 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? 誤差関数の値を最大化する 複数の層にわたる勾配を効率的に計算する 学習率を調整する 正則化を行う None 40. Numpy配列 a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) に対して a.T を実行した結果はどれですか? [[1, 2], [3, 4]] [[2, 1], [4, 3]] エラーが発生する [[1, 3], [2, 4]] None 41. A B C D None 42. 外れ値が多いデータセットにおいて、二乗和誤差を使用する際のリスクはどれですか? モデルが過学習するリスクが高くなる 外れ値が無視され、正しい評価ができない 外れ値によって誤差が過大評価され、モデルのパフォーマンスが過小評価される データのスケールが無視される None 43. A B C D None 44. A B C D None 45. 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 46. 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 47. 事象 A と事象 B が独立である場合、ベイズの定理の式はどのようになりますか? P(A∣B)=P(B) P(A∣B)=P(A)P(B) P(A∣B)=P(A) P(A∣B)=P(A∩B) None 48. 重みの初期化が不適切だとどのような問題が発生しますか? 学習が停止する 学習速度が遅くなる 過学習が発生する 勾配消失や勾配爆発が発生する None 49. 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? フィードフォワード型ニューラルネットワーク 再帰型ニューラルネットワーク(RNN) 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) 全てのニューラルネットワーク None 50. A B C D None 51. A B C D None 52. 誤差逆伝播法を効率化するために、モメンタム法を導入する理由は何ですか? モメンタム法は誤差を直接修正するため モメンタム法は勾配消失を防ぐため モメンタム法は勾配の振動を抑え、収束を早めるため モメンタム法は損失関数を変更するため None 53. A B C D None 54. 正解値が曖昧なデータセットに対して、モデルの精度を向上させるために使用できるもう一つの手法はどれですか? データの分散を高める 正解ラベルを無視して学習を行う 教師なし学習を併用する 確率的アンサンブル学習を用いる None 55. 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? 誤差が最大化される点 モデルが最適化されていない点 誤差が最小化される点 モデルの学習が停止する点 None 56. 誤差逆伝播法の計算が効率的に行われるために、どのようなテクニックが使用されますか? 勾配クリッピング モメンタム法 ミニバッチ学習 チェーンルール None 57. 集合 A={1,2,3} と集合 B={4,5,6} の積集合 A∩B はどのような集合になりますか? {1,2,3,4,5,6} ∅ {1,4} {3,5} None 58. 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? 外側の関数から内側の関数へ微分する 内側の関数から外側の関数へ微分する 同時に全ての関数を微分する 関数を積分してから微分する None 59. 順伝播において、畳み込み層で使用される「フィルタ(カーネル)」はどのような役割を果たしますか? ノード間の結合強度を決定する データの次元を縮小する 入力画像から特徴を抽出する 出力をスケーリングする None 60. Sigmoid関数の特性を持つ他の関数はどれですか? ReLU Softmax Linear Tanh None Time's up