AI実装検定A級~模擬試験②~ 2024年12月8日 ailearn 1. 行列A = [[1, 3, 2], [4, 0, 5]]と行列B = [[2, 1], [0, 3], [4, 2]]を掛けた結果の行列のサイズはどれですか? 3×3 2×2 2×3 3×2 None 2. 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 3. Matplotlibでエラーバーを追加するために使用される関数はどれですか? plt.errorbar() plt.add_error() plt.bar_error() plt.plot_error() None 4. Scikit-learnのGridSearchCVを使用してハイパーパラメータの最適化を行う場合、交差検証の分割数を指定する引数はどれですか? n_splits cv k_folds n_folds None 5. 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 6. Seabornでヒートマップを作成するために使用される関数はどれですか? sns.barplot() sns.heatmap() sns.scatterplot() sns.lineplot() None 7. バイアス項の初期化において、ゼロに初期化することが許容される理由は次のうちどれですか? バイアス項は重みのようにランダムに初期化する必要がないため バイアス項は学習に影響を与えないため バイアス項は他の重みとは異なり、定数として扱われるため バイアス項は最初から最適な値を持つため None 8. 行列A = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]と行列B = [[7, 8], [9, 10], [11, 12]]を掛けた結果を求めてください。 [[58, 64], [139, 154]] [[42, 48], [84, 96]] [[30, 36], [90, 96]] [[56, 68], [110, 120]] None 9. 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 10. Seabornでエラーバー付きの線グラフを描くために使用される関数はどれですか? sns.errorplot() sns.barplot() sns.lineplot() sns.scatterplot() None 11. Scikit-learnのLogisticRegressionクラスで、l2正則化を適用するために指定する引数はどれですか? regularization='l2' alpha='l2' penalty='l2' lambda='l2' None 12. Scikit-learnにおいて、データセットの分割を行うために使用される関数はどれですか? train_test_split() split_dataset() dataset_split() train_validate_split() None 13. 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 14. Scikit-learnで線形回帰モデルを使用する際にインポートするクラスはどれですか? LinearRegression LogisticRegression SVC KNeighborsClassifier None 15. Matplotlibで折れ線グラフを描くために使用される関数はどれですか? plt.line() plt.plot() plt.scatter() plt.bar() None 16. 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 17. 行列A = [[2, 0], [1, 3]]と行列B = [[4, 1], [0, 2]]の掛け算結果を求めてください。 [[6, 2], [2, 5]] [[8, 2], [4, 7]] [[4, 3], [5, 6]] [[7, 4], [3, 2]] None 18. 多層パーセプトロン(MLP)において、バイアス項がない場合、モデルの学習結果にどのような影響がありますか? モデルは非線形な関係を学習することができない モデルは出力層でのみバイアスを学習する モデルの学習速度が向上する モデルの精度が向上する None 19. 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 20. 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 21. バイアス項の導入により、ニューラルネットワークが学習する曲線はどのように変わりますか? バイアス項によって曲線の傾きが変わる バイアス項によって曲線全体が上下にシフトする バイアス項によって曲線が左右にシフトする バイアス項によって曲線の曲率が増加する None 22. Matplotlibで軸の範囲を手動で設定するために使用される関数はどれですか? plt.set_limits() plt.range() plt.limits() plt.axis() None 23. 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 24. Seabornでカテゴリ変数の数値データをバイオリンプロットで視覚化するために使用される関数はどれですか? sns.boxplot() sns.histplot() sns.countplot() sns.violinplot() None 25. 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 26. Seabornのpairplot()関数の主な用途はどれですか? 単変量データのプロット データの相関を視覚化する 分布を可視化する 異なる変数の関係を可視化するためのペアプロット None 27. 行列の掛け算において、「内積」とはどのような意味ですか? 行列の各要素の和を計算すること 対応する要素の積を計算すること 行列の行と列の対応する要素の積を合計すること 行列の逆行列を計算すること None 28. 行列Aと行列Bが可逆(逆行列を持つ)である場合、行列A×Bの逆行列はどのように表されますか? B⁻¹×A⁻¹ A⁻¹×B⁻¹ A×B B×A None 29. Matplotlibで3次元プロットを作成するために必要なインポートはどれですか? from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt3d import matplotlib.graph3d from matplotlib import Axes3D None 30. Seabornをインポートする際に一般的に使用されるインポート文はどれですか? import seaborn as sns import seaborn as sb import sns import seaborn.pyplot as sns None 31. バイアス項の役割に最も近い例は次のうちどれですか? 線を引く際にペンの色を変える グラフ全体を回転させる操作 グラフの傾きを調整する操作 グラフ全体を上下に動かす操作 None 32. バイアス項を導入せずに活性化関数だけを使った場合、どのような問題が発生する可能性がありますか? モデルの出力が極端に振れる モデルの出力がゼロに固定される モデルの予測が常にゼロ近辺に集中する モデルが過学習しやすくなる None 33. Seabornでデータの分布を視覚化するために使用される関数はどれですか? sns.barplot() sns.lineplot() sns.histplot() sns.scatterplot() None 34. 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 35. Seabornにおいて、散布図を描くために使用される関数はどれですか? sns.scatterplot() sns.lineplot() sns.barplot() sns.distplot() None 36. Matplotlibで複数のプロットを同じグラフ上に描くための方法はどれですか? plt.plot() を複数回呼び出す plt.add() plt.multi_plot() plt.stack() None 37. バイアス項を0に設定すると、モデルはどのような挙動を示しますか? モデルの出力は常に0になる モデルの損失関数が無効化される モデルは原点を通る線形関数しか学習できなくなる モデルはバイアスの代わりに学習率を調整する None 38. Seabornでデータのペアごとの相関行列をヒートマップとして視覚化するために使用される関数はどれですか? sns.heatmap() sns.corrplot() sns.pairplot() sns.regplot() None 39. バイアス項が正規化手法(例えばバッチ正規化)と一緒に使用される場合、バイアス項の役割はどう変わりますか? バイアス項は必要なくなる バイアス項は学習中に削除される バイアス項は出力をリセットする 正規化後にバイアス項が再導入される None 40. Scikit-learnで、特徴量の標準化をパイプライン内で行うために使用されるクラスはどれですか? StandardScaler MinMaxScaler Normalizer Scaler None 41. 行列A = [[1, 2], [3, 4]]と行列B = [[0, 1], [1, 0]]を掛けた結果はどれですか? [[1, 0], [4, 0]] [[2, 1], [3, 4]] [[2, 0], [0, 3]] [[2, 1], [4, 3]] None 42. Matplotlibでグラフを描画する際、一般的に使用されるインポート文はどれですか? import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.graph as gph import mpl.plot as plot import graphing as gph None 43. バイアス項が大きく設定されている場合、モデルにどのような影響がありますか? モデルが入力に対して非常に敏感になる モデルがゼロに近い出力を生成する モデルの出力が常に一定になる モデルが過学習しやすくなる None 44. 次のうち、バイアス項を導入しない場合に生じる問題として正しいものはどれですか? モデルがデータのパターンを捉えにくくなる モデルが常に過学習を起こす モデルが出力を一定に保つ モデルの出力はゼロに固定される None 45. Matplotlibで棒グラフを描くための関数はどれですか? plt.plot() plt.bar() plt.hist() plt.scatter() None 46. Scikit-learnにおいて、主成分分析(PCA)を行うために使用されるクラスはどれですか? FactorAnalysis KernelPCA LDA PCA None 47. バイアス項は次のどの層に通常導入されますか? 出力層のみ 中間層と出力層 入力層のみ 全ての層 None 48. 線形回帰モデルにおけるバイアス項の役割は次のうちどれですか? モデルの勾配を大きくする モデルの予測誤差を最小化する モデルの予測がゼロに偏らないようにする モデルの計算量を減らす None 49. ニューラルネットワークにおいて、バイアス項が全ての層でゼロに固定されている場合、モデルの学習能力にどのような影響が出る可能性がありますか? モデルは高次元のデータを学習できなくなる モデルは非線形なデータをうまく学習できなくなる モデルはデータの特徴を捉えるのが難しくなる モデルの計算速度が著しく低下する None 50. 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 51. 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 52. Matplotlibでグラフのタイトルを設定するために使用される関数はどれですか? plt.caption() plt.heading() plt.label() plt.title() None 53. 次の行列の掛け算を行った場合の結果は? A = [[1, 2], [3, 4]], B = [[5, 6], [7, 8]] [[19, 22], [43, 50]] [[17, 20], [39, 45]] [[21, 24], [49, 56]] [[19, 22], [37, 42]] None 54. Scikit-learnにおいて、ランダムフォレストモデルで特徴量の重要度を確認するために使用される属性はどれですか? coef_ importance_ feature_importances_ features_ None 55. Matplotlibで凡例を追加するために使用される関数はどれですか? plt.legend() plt.labels() plt.keys() plt.show_legend() None 56. Seabornでカテゴリ変数の頻度をカウントして描画するために使用される関数はどれですか? sns.countplot() sns.barplot() sns.boxplot() sns.pairplot() None 57. Seabornのlmplot()を使用して、カテゴリごとに異なる色を指定するために使用される引数はどれですか? hue style group color None 58. Matplotlibでグラフに目盛線(グリッド)を追加するために使用される関数はどれですか? plt.show_grid() plt.add_grid() plt.ticks() plt.grid() None 59. Seabornでカテゴリカル変数の関係を可視化するために使用される関数はどれですか? sns.catplot() sns.distplot() sns.boxplot() sns.pairplot() None 60. Matplotlibで円グラフを描くために使用される関数はどれですか? plt.pie() plt.circle() plt.polar() plt.radar() None Time's up