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. 正解値が曖昧なデータセットに対して、モデルの精度を向上させるために使用できるもう一つの手法はどれですか？ データの分散を高める 正解ラベルを無視して学習を行う 教師なし学習を併用する 確率的アンサンブル学習を用いる None 2. 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 3. 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 4. A B C D None 5. SeabornのFacetGridを使用して、異なるカテゴリに基づいてデータをサブプロットとして描画するための関数はどれですか？ sns.facetgrid() sns.GridPlot() FacetGrid.map() sns.splitplot() None 6. 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 7. 誤差逆伝播法において、バッチ正規化を導入する主な目的はどれですか？ 勾配爆発を防ぐため 重みの初期化を改善するため 各層の出力を安定させ、学習を効率化するため 損失関数の最適化を行うため None 8. ラベル付け作業を自動化するためのアプローチとして有効なのはどれですか？ クラウドソーシング ラベルスムージング 弱教師あり学習 自己教師あり学習 None 9. 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 10. A B C D None 11. ある検査での事前確率が非常に低い場合、ベイズの定理を使用して事後確率を計算するときの影響はどのようになりますか？ 特異度が低いと事後確率は大幅に上昇する 感度が高いと事前確率が重要ではなくなる 感度が高くても事後確率は低くなる傾向がある 特異度が低くても事後確率は影響を受けない None 12. A B C D None 13. 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 14. A B C D None 15. 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 16. 偏微分を使って勾配を求める際、勾配ベクトルは何を表しますか？ 関数の積分を表す 関数の値そのもの 微分の二次元版 各変数の変化率を示すベクトル None 17. 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 18. 誤差の微分により、勾配降下法を使用する際に更新されるものは何ですか？ データの分布 モデルの出力 モデルの損失関数 モデルのパラメータ 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. ある市場で新商品が導入され、消費者がその商品を購入する確率をベイズの定理を使って推定する場合、次のどの情報が必要ですか？ 商品の価格、広告の効果、消費者の購買意欲 事前確率、条件付き確率、商品の販売実績 事後確率、条件付き確率、競合商品の価格 広告費用、商品の市場シェア、消費者レビュー None 21. A B C D None 22. 二乗和誤差（MSE）を最小化する際に、バッチサイズを変更することが学習プロセスに与える影響は何ですか？ バッチサイズを大きくすると学習速度が速くなり、誤差が減少する バッチサイズを大きくすると学習のばらつきが減少し、収束が安定する バッチサイズを小さくするとMSEが最小化されやすくなる バッチサイズを変更しても学習に影響はない None 23. A B C D None 24. 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 25. A B C D None 26. A B C D None 27. 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 28. 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 29. 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 30. 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 31. 誤差逆伝播法はどのようなタイプのニューラルネットワークに適用されますか？ フィードフォワード型ニューラルネットワーク 再帰型ニューラルネットワーク（RNN） 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 全てのニューラルネットワーク None 32. A B C D None 33. A B C D None 34. 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 35. アダマール積の計算に必要な条件はどれですか？ 行列の形状が異なること 行列の要素がすべて整数であること 行列の形状が同じであること 行列が対角行列であること None 36. 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 37. 分類タスクにおいて、出力層で使用される一般的な活性化関数は次のうちどれですか？ シグモイド ReLU ソフトマックス 線形活性化関数 None 38. 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 39. 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 40. 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 41. 誤差逆伝播法において、リカレントニューラルネットワーク（RNN）で勾配消失を防ぐための適切な手法はどれですか？ シグモイド関数を使用する LSTMやGRUを用いたアーキテクチャを採用する RNNの層数を増やす 学習率を増加させる None 42. A B C D None 43. 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 44. 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 45. Numpy配列 a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) に対して np.dot(a, a) を実行した結果はどれですか？ [[7, 10], [15, 22]] [[1, 2], [3, 4]] [[1, 4], [9, 16]] エラーが発生する None 46. 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 47. 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 48. 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 49. A B C D None 50. MSEを評価指標として使用する場合、外れ値に敏感である理由は何ですか？ 外れ値は二乗されるため、影響が大きくなる 外れ値は無視される 外れ値の影響を軽減するために使われる MSEは外れ値を除外する None 51. A B C D None 52. 連鎖律を適用する必要がある場合はどのような状況ですか？ 複数の関数が合成されている場合 関数が線形の場合 微分が不可能な場合 定数項を微分する場合 None 53. 二乗和誤差（MSE）を損失関数として使用する際、学習率を高く設定しすぎた場合に発生する可能性がある問題はどれですか？ モデルが過学習する モデルのパラメータが大きくなりすぎる 勾配降下法が発散し、MSEが増加する MSEがゼロに収束する None 54. 誤差逆伝播法において、損失関数が非凸である場合の主な課題は何ですか？ 勾配がゼロになることが多い 損失関数が多くの局所最小値を持ち、最適解に到達しにくい 誤差が増加しやすい 誤差関数が変更されやすい None 55. 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 56. 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 57. あるニューラルネットワークで、順伝播の途中で計算された中間層の出力が全て同じ値になってしまう場合の主な原因は何ですか？ 活性化関数の設定が不適切である 重みが全てゼロに初期化された 勾配消失が発生している 学習率が大きすぎる 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. 2つの集合 𝐴 と 𝐵 が独立であるとき、次の関係式はどれですか？ P(A∩B)=P(A)+P(B) P(A∩B)=P(A)−P(B) P(A∩B)=P(A)P(B) P(A∩B)=P(A)/P(B) None 60. 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 Time's up
