AI実装検定B級～模擬試験①～ 2024年12月8日 ailearn 1. データの「オーバーサンプリング」とは何ですか？ 少数のクラスのデータを増やすことで、クラス間のバランスを取る手法 データの次元を削減する手法 データの標準化を行う手法 欠損データを補完する手法 None 2. 主成分分析（PCA）を用いた次元削減において、どのようにして「情報の損失」を最小限に抑えることができますか？ データをすべて削除する 主成分のうち、分散が大きいものから順に選択する 主成分のうち、分散が小さいものから順に選択する データを標準化せずに使用する None 3. 「L1正則化」と「L2正則化」の違いは何ですか？ L1正則化は全ての重みをゼロにし、L2正則化は一部の重みを大きくする L1正則化は一部の重みをゼロにし、L2正則化は全ての重みを小さくする L1正則化は学習率を調整し、L2正則化はデータを正規化する L1正則化はデータの一部を削除し、L2正則化はデータの欠損を補う None 4. パターン認識におけるサポートベクターマシン（SVM）の役割は何ですか？ データをクラスタリングする データを二次元に変換する データを最適な境界で分類する データを圧縮する None 5. パターン認識において「特徴ベクトル」とは何を指しますか？ データのラベル クラス分類の結果 データを特徴量で表現したベクトル パターンの一致度 None 6. ディープラーニングの基礎となる「バックプロパゲーション法」が最初に提案されたのはどの年代ですか？ 1950年代 1960年代 1980年代 2000年代 None 7. 「機械学習における学習」とは何を指しますか？ データを使用してモデルのパラメータを調整するプロセス 人間が直接データを入力する作業 プログラムを動かすための環境設定 モデルの推論結果を評価する作業 None 8. ニューラルネットワークにおいて、隠れ層の数を増やすとどのような効果がありますか？ 学習時間が短くなる 過学習のリスクが減る モデルが単純化される モデルの表現力が高まる None 9. 特徴抽出における主成分分析（PCA）の目的は何ですか？ データの次元を削減する データをクラス分けする データにノイズを加える データの品質を上げる None 10. 主成分分析（PCA）を適用する前にデータの「中心化」を行う理由は何ですか？ 計算コストを減らすため 分散を最大化するため データのスケールを揃えるため 次元削減の精度を上げるため None 11. 「データの正規分布」とはどのような形の分布を指しますか？ ランダムに分散したデータの分布 平均を中心に左右対称なベル型の分布 一方向に偏ったデータの分布 変数間の相関を表す分布 None 12. 「次元削減」とは何を指しますか？ データを新しいクラスに分類する手法 データを時系列に沿って並べ替える手法 データを標準化する手法 データの次元数を減らして、学習効率や可視化を向上させる手法 None 13. 1956年に開催された「ダートマス会議」は、AIの歴史において何を示唆した出来事でしたか？ AIの正式な誕生 初のAI論文の発表 初のAI企業の設立 人工知能の定義が初めて確立された None 14. 「正則化」を行う目的は何ですか？ モデルの計算速度を向上させるため データを前処理するため モデルの構造を変更するため モデルが過学習するのを防ぎ、汎化性能を向上させるため None 15. 1997年にチェスの世界チャンピオンを破ったAIの名前は何ですか？ ディープマインド IBM Watson ディープブルー AlphaGo None 16. 「正則化」がパターン認識において果たす主な役割は何ですか？ データの次元を削減する モデルの過学習を防ぐ 特徴量を無視する 学習速度を向上させる None 17. パターン認識において「クラスタリング」はどのような目的で行われますか？ データのラベルを付けるため データをクラス分けするため データの次元を削減するため データを正規化するため None 18. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の「フィルターサイズ」を小さくすると、どのような影響がありますか？ 過学習のリスクが減る モデルが非線形性を捉えにくくなる 学習に必要な計算量が増える 特徴マップの解像度が上がる None 19. 「損失関数」の役割は何ですか？ データを前処理するための関数 モデルの予測と実際の値との誤差を計算するための関数 モデルの構造を決定するための関数 学習率を調整するための関数 None 20. 次のうち、ディープラーニングモデルの「重み」を最適化するために使用されるアルゴリズムはどれですか？ クラスタリング 勾配降下法 主成分分析 K-means None 21. データの「標準化」とはどのような操作ですか？ データを平均0、標準偏差1にスケーリングする操作 データをグループに分ける操作 データを欠損値で補完する操作 データにラベルを付ける操作 None 22. データの「正規化」とは何を指しますか？ 欠損値を補完すること データを一定の範囲にスケーリングすること データをグループに分けること データのラベルを付けること None 23. データ正規化がパターン認識モデルの精度向上に寄与する理由は何ですか？ 特徴量間のスケールを揃えることで、モデルのバイアスを防ぐため データを整数に変換するため 計算コストを低減するため データの次元を削減するため None 24. 1960年代に開発された最初のAI言語「LISP」を開発したのは誰ですか？ アラン・チューリング クロード・シャノン ジョン・マッカーシー ハーバート・サイモン None 25. 「AIの父」として知られている科学者は誰ですか？ アラン・チューリング ジョン・マッカーシー マービン・ミンスキー ジェフリー・ヒントン None 26. 回帰問題において、予測するものは何ですか？ カテゴリラベル クラスター 関数 連続的な数値 None 27. ニューラルネットワークの基本的な構成要素で、情報が処理される場所はどこですか？ エポック 重み ニューロン（ノード） 活性化関数 None 28. 次のうち、回帰問題に適しているアルゴリズムはどれですか？ サポートベクターマシン 線形回帰 k-近傍法 クラスタリング None 29. 「勾配消失問題」とはどのような問題ですか？ 学習が進むにつれて勾配が0に近づき、重みの更新が停止する問題 データがランダムに分散される問題 モデルが学習できない問題 データが欠損する問題 None 30. 「バッチ学習」と「オンライン学習」の違いは何ですか？ バッチ学習はデータ全体を一度に使用して学習し、オンライン学習はデータを逐次使用して学習する バッチ学習は並列処理を行い、オンライン学習は単一処理を行う バッチ学習はリアルタイムで学習を行い、オンライン学習は事前に学習を行う バッチ学習は大規模データセットに対応し、オンライン学習は小規模データセットに特化する None Time's up
