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. 偏微分において、他の変数を「固定する」とはどういう意味ですか？ 他の変数をゼロにする 他の変数を無視する 他の変数の値を二次微分する 他の変数を定数として扱う None 2. A B C D None 3. A B C D None 4. 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？ {1,2,3,4,5,6} {2,4,6} {1,3,6} {1,3,5,6} None 5. 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 6. 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 7. 偏微分はどのような場面で使われますか？ 一変数の関数のみを扱う場合 積分を計算するとき 多変数の関数を扱い、特定の変数の影響を評価する場合 関数の極限を求めるとき None 8. 集合 A={1,2,3,4} と集合 B={3,4,5,6} の積集合と和集合の要素数を比較すると、どのような関係が成り立ちますか？ 和集合の要素数が積集合の要素数を上回る 和集合の要素数が積集合の要素数と等しい 和集合の要素数が積集合の要素数を下回る 和集合は空集合である 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. 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 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. Numpy配列 a = np.array([1, 2, 3, 4]) に対して、a + 2 の結果はどれですか？ [1, 2, 3, 4, 2] [1, 2, 3, 4] [3, 4, 5, 6] エラーが発生する None 13. 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 14. 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 15. ニューラルネットワークにおいて、過学習を防ぐための正則化手法として、次のうちどれが重みの制御に関与しますか？ ドロップアウト（Dropout） バッチ正規化（Batch Normalization） 重み減衰（Weight Decay） 勾配クリッピング（Gradient Clipping） None 16. Scikit-learnにおいて、パイプラインを作成して前処理とモデルを結合するために使用されるクラスはどれですか？ Pipeline Pipe ModelPipeline ProcessPipe None 17. A B C D None 18. 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 19. Numpy配列において、次元数を確認するための属性はどれですか？ .size .shape .ndim .dtype 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. A B C D None 22. 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 23. A B C D None 24. 出力層において「シグモイド関数」を用いると、どのような特性が得られますか？ 出力が0〜1の範囲に制限され、バイナリ分類に適する 出力が-1〜1の範囲に制限され、多クラス分類に適する 勾配消失が防げる 出力が常に非負値となる None 25. A B C D None 26. 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？ 勾配降下法 K平均法 サポートベクターマシン ロジスティック回帰 None 27. A B C D None 28. A B C D None 29. A B C D None 30. A B C D None 31. 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 32. A B C D None 33. Sigmoid関数を使用した場合、出力が飽和することの最大のデメリットは何ですか？ モデルの精度が向上する モデルが勾配爆発を引き起こす パラメータ更新が非常に小さくなる 出力が負の値を取ることがある None 34. A B C D None 35. 誤差関数の微分を用いる目的は何ですか？ モデルの予測精度を測定するため 勾配降下法を通じてモデルのパラメータを最適化するため データセットの分散を計算するため モデルの出力を標準化するため None 36. 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 37. 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？ {5} {1,3} {1,3,7} {5,7} None 38. Scikit-learnでk-meansクラスタリングを使用する際、クラスタ数を指定する引数はどれですか？ k clusters n_groups n_clusters None 39. 条件付き確率を使った例として、次のどの問題が最も適切ですか？ サイコロを振るときの確率 交通渋滞が起こる確率 雨が降っているときに交通渋滞が起こる確率 ランダムな数を選ぶ確率 None 40. 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 41. 集合 A∪(B∩C) は次のうちどの式に等しいですか？ (A∪B)∩(A∪C) (A∩B)∪C A∩B∪A∩C A∩(B∪C) None 42. A B C D None 43. 誤差の微分を計算する際に使用される「連鎖律」とは何ですか？ 微分を無視する手法 一度に複数の変数を微分する手法 複数の関数を順に微分する手法 微分を逆方向に伝播させる手法 None 44. Seabornでカテゴリごとの棒グラフを描くために使用される関数はどれですか？ sns.lineplot() sns.barplot() sns.histplot() sns.scatterplot() None 45. 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 46. 誤差逆伝播法において、勾配クリッピングを適用する目的は何ですか？ 勾配が消失するのを防ぐため 勾配が爆発するのを防ぐため 誤差を直接修正するため 勾配を小さくするため None 47. Sigmoid関数を用いたロジスティック回帰モデルが、確率的解釈に優れている理由は何ですか？ 出力が連続値を取るため 出力が0から1の範囲に収まるため 出力が非線形であるため 入力に対して線形な応答を持つため None 48. 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 49. Matplotlibでヒートマップを描画するために使用される関数はどれですか？ plt.heatmap() plt.contour() plt.imshow() plt.colorplot() None 50. 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？ 勾配クリッピングを行う 学習率を減少させる 活性化関数としてReLUを使用する 活性化関数としてシグモイドを使用する None 51. 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 52. A B C D None 53. ある等比数列の初項が6で、公比が2です。この数列の第8項から第4項までの和を求めなさい。 750 760 770 780 None 54. 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 55. 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 56. 回帰問題において、MSEを使用する場合の最適化目標は何ですか？ 誤差を最大化すること 正解値を増やすこと 誤差を最小化すること モデルの複雑さを増やすこと None 57. 正解値が少ないデータセットに対して半教師あり学習を行う際に重要なポイントはどれですか？ ラベル付きデータとラベル無しデータの比率を適切に調整する ラベル無しデータを無視してラベル付きデータのみを学習させる ラベル無しデータをランダムに処理する ラベル付きデータのみに正則化を適用する None 58. 勾配消失問題は、主にどのような状況で発生しますか？ 重みが非常に大きな値を取る場合 深層ニューラルネットワークで、勾配が層を通じて次第に小さくなる場合 活性化関数としてReLUが使用されている場合 モデルが過学習している場合 None 59. ニューラルネットワークで「重み共有」が使用される主な理由は何ですか？ モデルの学習率を向上させるため モデルのパラメータ数を削減し、効率的な計算を可能にするため 活性化関数の効果を強化するため 勾配消失を防ぐため None 60. 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？ 事前確率 感度 特異度 事後確率 None Time's up
