AI実装検定A級～模擬試験①～ 2024年12月8日 ailearn 1. 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 2. 勾配降下法において「モーメンタム（Momentum）」を使用する理由は次のうちどれですか？ モデルのパラメータ数を削減するため 学習速度を速め、勾配の振動を抑えるため 活性化関数を変更するため 過学習を防ぐため None 3. Numpyにおいて、配列 a = np.array([1, 2, 3, 4]) の要素をシャッフルする関数はどれですか？ np.shuffle() np.random.shuffle() np.random.permute() np.random.rand() None 4. 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 5. 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 6. 順伝播の計算において、各層の出力を計算する際に必要となる要素は次のうちどれですか？ 入力データ、重み、バイアス、活性化関数 出力データ、学習率、活性化関数 勾配、学習率、重み バッチサイズ、重み、バイアス None 7. Pandasにおいて、列の要素を集計する際に使用される標準的な関数はどれですか？ df.apply() df.sum() df.concat() df.mean() None 8. ニューラルネットワークにおいて、出力層の活性化関数として「ReLU」を選択するのはどのような場合ですか？ 画像認識タスク バイナリ分類タスク 出力が非負の回帰タスク マルチクラス分類タスク None 9. Numpy配列を作成するために使用される関数はどれですか？ np.array() np.matrix() np.list() np.tuple() None 10. 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 11. ニューラルネットワークの重み更新において、「学習率減衰（Learning Rate Decay）」が効果的である理由は何ですか？ 過学習を防ぎ、学習の安定性を向上させるため モデルの収束を速めるため 出力層の精度を向上させるため 勾配消失を防ぐため None 12. ニューラルネットワークにおける「勾配爆発（Gradient Explosion）」はどのように発生しますか？ 重みが非常に大きな値に更新されることにより発生する 活性化関数が不適切に選択されている場合に発生する モデルの学習率が小さすぎる場合に発生する 出力層のユニット数が過剰な場合に発生する None 13. ニューラルネットワークにおける順伝播の基本的な流れはどれですか？ 入力層→出力層→中間層 入力層→中間層→出力層 出力層→入力層→中間層 中間層→入力層→出力層 None 14. 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 15. Pandasにおいて、Datetime列の月ごとの集計を行うために最も適切な関数はどれですか？ df.resample('M').sum() df.groupby('月').sum() df.todatetime() df.month().sum() None 16. Pandasにおいて、条件に基づいてデータをフィルタリングする方法はどれですか？ df.query() df.sort() df.filter() df.loc[] None 17. 3次元のNumpy配列 a の形状が (3, 4, 5) のとき、a.reshape(5, -1) とした場合の新しい形状はどれですか？ (5, 12) (5, 15) (5, 20) エラーが発生する None 18. Pandasにおいて、指定した列をインデックスに設定するために使用される関数はどれですか？ df.set_index() df.loc[] df.reindex() df.assign() None 19. Pandasにおいて、DataFrame内の全ての列に対して、欠損値が存在するかどうかを確認するための関数はどれですか？ df.isnull() df.notnull() df.any() df.all() None 20. Numpy配列の形状を変形するために使用される関数はどれですか？ np.reshape() np.resize() np.reform() np.shape() None 21. ニューラルネットワークの入力層の役割は何ですか？ モデルの予測を行う データの前処理を行う 外部からのデータをモデルに取り込む 勾配を計算する None 22. 順伝播の過程で、「活性化関数」が使用されないとどうなりますか？ モデルの出力が複雑すぎるものになる モデルが線形な変換のみを学習し、表現力が低下する 計算が無限ループに陥る モデルが過学習する None 23. 順伝播において、モデルの出力が連続値である場合、一般的に使用される活性化関数は次のうちどれですか？ ReLU ソフトマックス シグモイド 線形活性化関数 None 24. PandasのDataFrameにおいて、特定の列を選択するための標準的な方法はどれですか？ df.select() df['列名'] df.pick() df.loc() None 25. 2つのNumpy配列 a = np.array([1, 2, 3]) と b = np.array([4, 5, 6]) の外積を計算するための関数はどれですか？ np.dot() np.cross() np.outer() np.multiply() None 26. 「重み減衰（Weight Decay）」の係数を過度に大きく設定すると、どのような影響が予想されますか？ モデルの表現力が低下し、十分な学習が行われなくなる モデルが過学習しやすくなる モデルの計算コストが増加する 勾配消失問題が発生する None 27. Numpyにおいて、np.arange(1, 10, 2) の出力はどれですか？ [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [1, 3, 5, 7, 9] [1, 2, 4, 6, 8] [1, 3, 6, 9] None 28. ニューラルネットワークの出力層のユニット数は何によって決まりますか？ モデルの入力データの次元数 モデルの目的とタスクの種類 活性化関数の種類 隠れ層のユニット数 None 29. ニューラルネットワークで重みの「早期停止（Early Stopping）」が有効な理由は何ですか？ 過学習を防ぐため モデルのパラメータ数を削減するため 勾配消失を防ぐため モデルの重みを一時的に凍結するため None 30. 順伝播において、正規化手法が使用される主な理由は次のうちどれですか？ 学習率の設定を不要にするため モデルの出力を0〜1に制限するため 勾配消失や勾配爆発を防ぎ、学習を安定させるため 隠れ層のニューロン数を増やすため None 31. 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 32. PandasのDataFrameにおいて、行数と列数を確認するための属性はどれですか？ df.size df.shape df.count() df.columns None 33. 順伝播における「スカラー乗算」とは何を指しますか？ ノード間の重みを各入力に掛け合わせる操作 出力を正規化する操作 活性化関数を適用する操作 入力データの次元を縮小する操作 None 34. Pandasのgroupby()メソッドを使って、DataFrameをグループ化した後に合計を計算する標準的な方法はどれですか？ df.groupby('列名').mean() df.groupby('列名').count() df.groupby('列名').sum() df.groupby('列名').apply() None 35. PandasでDataFrameを作成するために使用される関数はどれですか？ pd.Series() pd.DataFrame() pd.array() pd.matrix() None 36. ニューラルネットワークにおいて「重み減衰（Weight Decay）」が導入される理由は何ですか？ 学習率を動的に調整するため 過学習を防ぐために、重みの大きさにペナルティをかけるため 計算速度を向上させるため モデルの精度を上げるために、重みを一時的に凍結するため None 37. PandasでNaN値を特定の値で置換するための関数はどれですか？ df.fillna() df.dropna() df.replace() df.assign() None 38. 順伝播における「全結合層（Fully Connected Layer）」の主な役割は何ですか？ データの次元を縮小する 特徴を圧縮して次の層に伝える 勾配を計算して更新する 全ての入力に対して線形結合を行い、出力を計算する None 39. 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 40. Numpy配列 a = np.array([2, 4, 6, 8]) に対して、np.cumsum(a) を実行した場合、出力はどれですか？ [2, 4, 6, 8] [2, 6, 12, 20] [2, 6, 12, 18] [2, 8, 18, 32] None 41. 順伝播で「バッチ正規化（Batch Normalization）」を使用する主な理由は次のうちどれですか？ 重みを初期化するため 各層の出力を一定の範囲に正規化し、学習を安定させるため モデルの計算コストを減らすため 出力の次元を減らすため None 42. 順伝播において、出力層で「ソフトマックス関数」を使用するのはどのような目的ですか？ モデルの出力を連続値に変換するため 出力を確率分布として解釈するため 勾配の計算をスムーズにするため 出力の次元を減らすため None 43. 順伝播の計算で使用される活性化関数「ReLU」の利点は次のうちどれですか？ 勾配消失を防ぐことができる 出力を0〜1の範囲に制限できる 非線形だが計算コストが高い 常に正の出力を保証する None 44. Pandasにおいて、複数のDataFrameを行方向に結合するために使用される関数はどれですか？ pd.concat() pd.merge() pd.join() pd.append() None 45. ニューラルネットワークの重みが「ランダム初期化」される理由の一つに、次の現象の防止があります。それは何ですか？ 勾配消失 モデルの学習が停滞する ニューロンが同じ勾配を持つことによる「対称性の破れ」の欠如 活性化関数の不安定化 None 46. 勾配降下法を用いて重みを更新する際の「学習率」の役割は何ですか？ 重みの更新量を調整する モデルの出力を決定する 各層のニューロンの数を決定する 活性化関数を選択する None 47. 出力層において「回帰タスク」での予測誤差を最小化するために使用される損失関数として適切なのは次のうちどれですか？ クロスエントロピー損失 ハブ損失（Huber Loss） 平均二乗誤差（MSE） 対数損失 None 48. 順伝播において、出力層での計算結果は何を表していますか？ 各層でのエラーメッセージ モデルが学習した重み モデルの最終的な予測値 入力データの正規化 None 49. 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 50. ニューラルネットワークの「重み」とは何ですか？ モデルの出力を決定するための数値 モデルの学習率を制御するパラメータ 各層のノード間で学習されるパラメータ 活性化関数の一部 None 51. 順伝播における活性化関数の役割は次のうちどれですか？ ノード間の結合強度を調整する 非線形性を導入し、モデルの表現力を高める 勾配の計算を行う 出力の正規化を行う None 52. 順伝播の計算で「フィードフォワードネットワーク」が使われる理由は何ですか？ 循環する構造がないため、安定した学習が行えるから モデルの計算量が少なく、リアルタイム処理に適しているから リカレントニューラルネットワーク（RNN）の一部であるため 重みが固定されているため None 53. 重み共有を行わない場合、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）における主な問題は何ですか？ 勾配消失が発生する 特徴量が効果的に抽出されなくなる 出力層のユニット数が増加する モデルの計算コストが大幅に増加する None 54. 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 55. Numpyにおいて、np.linalg.inv() 関数を使用する際の条件は何ですか？ 行列が対角行列であること 行列の要素が整数であること 行列が正方行列であること 行列が非対称であること None 56. PandasのDataFrameにおいて、pivot_table()関数を使用する場合、最も一般的に指定される引数の組み合わせはどれですか？ rows, values, columns index, rows, values values, axis, index values, index, columns None 57. 出力層で多クラス分類問題にソフトマックス関数を適用する際、出力が適切な確率分布となるための前提条件は次のうちどれですか？ 出力層のユニット数が入力層と同じである 隠れ層の数が十分に多い 出力層のユニット数が1である 出力層のユニット数が分類するクラス数と等しい None 58. 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 59. 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 60. Numpyにおいて、全ての要素がゼロである配列を作成するための関数はどれですか？ np.ones() np.zeros() np.empty() np.fill() None Time's up
