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. A B C D None 2. 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 3. A B C D None 4. 誤差関数の微分がゼロに近づくと、勾配降下法の学習速度はどうなりますか？ 変わらない 加速する 遅くなる 逆転する None 5. 二乗和誤差の代替指標として、外れ値に対してより頑健な指標はどれですか？ ロジスティック損失 平均絶対誤差（MAE） クロスエントロピー損失 AUC None 6. Numpyにおいて、配列 a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) の2番目の行を選択するスライス指定はどれですか？ a[1, :] a[:, 1] a[1] a[1:2, :] None 7. A B C D None 8. 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 9. 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 10. Sigmoid関数の出力が1に非常に近い場合、微分の値はどうなりますか？ 非常に大きい 1 0 -1 None 11. 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 12. A B C D None 13. A B C D None 14. Seabornのregplot()で回帰線を表示する際に、95%信頼区間を非表示にするオプションはどれですか？ ci=False conf_interval=False show_ci=False ci=0 None 15. 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 16. 重みの初期化手法として「Xavier初期化」が適しているのはどのような場合ですか？ 活性化関数としてReLUを使用する場合 勾配爆発を防ぐために、重みを大きく初期化する必要がある場合 活性化関数としてシグモイドやtanhを使用する場合 モデルの深さが非常に浅い場合 None 17. 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 18. 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 19. 連鎖律を用いた誤差逆伝播法において、ニューラルネットワークのパラメータ更新を効率化するために最も適切な手法はどれですか？ モメンタム法 L1正則化 学習率を固定する シグモイド関数を使用する None 20. A B C D None 21. 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 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. MSEが大きい場合、モデルのバイアスとバリアンスの関係はどのように評価されますか？ バイアスとバリアンスが共に高い バイアスが高く、バリアンスが低い バイアスが低く、バリアンスが高い バイアスとバリアンスが共に低い None 25. 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 26. Sigmoid関数の微分が0に近づくと、学習過程にどのような影響を与えますか？ 学習率が増加する モデルが過学習する 勾配降下法の収束速度が向上する パラメータ更新が大幅に減少する None 27. 集合 A={1,3,5,7} と集合 B={1,2,3,4,5,6} において、集合 A∪B はどのようになりますか？ {1,3,5} {2,4,6,7} {1,2,3,4,5,6,7} {1,2,3,4,5,6} None 28. A B C D None 29. Pandasにおいて、欠損値（NaN）を削除するために使用される関数はどれですか？ df.fillna() df.replace() df.remove() df.dropna() None 30. 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 31. 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 32. A B C D None 33. ニューラルネットワークの入力層にデータを正規化して入力する理由は何ですか？ モデルの複雑さを減らすため 計算の安定性と学習速度を向上させるため モデルのパラメータ数を増やすため 隠れ層のユニット数を減らすため None 34. A B C D None 35. Seabornで軸ラベルを設定するために使用される関数はどれですか？ sns.set_xlabel() plt.xlabel() sns.label() sns.set_label() None 36. 「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 37. バイアス項の導入により、ニューラルネットワークはどのようにしてより高い表現力を持つことができますか？ バイアス項がノイズを除去するため バイアス項がモデルの計算量を減少させるため バイアス項が各層での出力を調整するため バイアス項が出力をスケーリングするため None 38. 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 39. A B C D None 40. A B C D None 41. 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 42. 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 43. Seabornのboxplot()で外れ値を非表示にするための引数はどれですか？ showfliers=False remove_outliers=True hide_fliers=True outliers=False None 44. 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 45. A B C D None 46. MSEを使用する際に、データのスケーリングが重要である理由は何ですか？ スケーリングを行うと、MSEが必ず0になるため データのスケールが大きいと、MSEが誤差を過大評価するため スケーリングはMSEに影響を与えないため データのスケーリングが小さいと、外れ値が無視されるため None 47. 連鎖律が適用されないケースはどれですか？ 合成関数が含まれる場合 ロジスティック回帰の出力を微分する場合 シグモイド関数を微分する場合 定数関数の場合 None 48. 行列A = [[2, 3, 4], [1, 0, -1]]と行列B = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]を掛けた結果を求めてください。 [[24, 34], [-4, -6]] [[29, 38], [4, 6]] [[29, 40], [6, 8]] [[27, 36], [-6, -8]] None 49. MSEを損失関数として用いる回帰モデルで、出力が連続値でない場合、どのような影響が生じますか？ 誤差が無視される モデルが誤った出力を学習する MSEがゼロになる 損失関数が収束しない None 50. Sigmoid関数とReLU関数の最大の違いはどれですか？ Sigmoid関数は出力が0から1の範囲であるが、ReLUは出力が0から無限大 ReLU関数は非線形性を持たない Sigmoid関数は負の入力に対して線形である ReLU関数は負の入力に対して非線形である None 51. 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 52. 重みの更新に使用される最も一般的な手法は何ですか？ モーメンタム法 勾配降下法 アダム（Adam） SGD（確率的勾配降下法） None 53. A B C D None 54. A B C D None 55. あるテストの感度が90%である場合、次の説明のうち正しいものはどれですか？ テストが陽性である確率が90% 患者が病気であるときにテストが陽性を示す確率が90% 患者が健康であるときにテストが陽性を示す確率が90% 患者が病気であるときにテストが陰性を示す確率が90% None 56. 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 57. 行列の掛け算において、一般に「交換法則」が成り立たない理由は何ですか？ 掛け算の計算順序によって結果が異なるから 行列の掛け算は非線形であるから 行列の要素が実数ではないから 行列のサイズが異なる場合があるから None 58. 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 59. A B C D None 60. 誤差の微分が非常に小さくなることで発生する「勾配消失問題」を回避するために、どの手法が有効ですか？ 活性化関数をReLUに変更する シグモイド関数を使用する 重みの初期化をランダムにする 学習率を増加させる None Time's up
