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. 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 2. A B C D None 3. Pandasでデータを読み込むために使用される関数のうち、CSVファイルを読み込むための関数はどれですか？ pd.read_excel() pd.read_json() pd.read_csv() pd.read_sql() None 4. A B C D None 5. 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 6. 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 7. Sigmoid関数の入力に非常に大きな値を与えると、出力がどのように変化するか説明してください。 出力は1に収束する 出力は指数的に増加する 出力はゼロに収束する 出力は飽和せず、無限大になる None 8. Sigmoid関数を使用する際のデメリットとして、勾配消失以外の問題点はどれですか？ 出力が負の値を取ること 出力が確率を表さないこと 出力の値が極端な場合に学習が遅くなること 出力が分布に従わないこと None 9. 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 10. MSEが大きくなるとモデルの予測性能はどうなりますか？ モデルの予測精度が高い モデルの予測精度が低い MSEはモデルの性能に影響しない モデルの予測が安定する None 11. 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 12. A B C D None 13. A B C D None 14. 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 15. 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 16. A B C D None 17. ある地域で、ある感染症に感染している人の割合は1%であり、テストの感度は99%、特異度は95%です。テストで陽性となった人が実際に感染している確率を求めなさい。 約17% 約50% 約66% 約90% None 18. 集合 A={1,2,3} と集合 B={3,4,5} において、相対補集合 A∖B はどれですか？ {4,5} {3} {1,2,3,4,5} {1,2} None 19. 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 20. Matplotlibでグラフの背景色を変更するために使用される関数はどれですか？ plt.set_facecolor() plt.background_color() plt.set_bgcolor() plt.facecolor() None 21. A B C D None 22. 次のうち、回帰問題で一般的に使用される出力層の活性化関数はどれですか？ ReLU ソフトマックス シグモイド 線形活性化関数 None 23. 正解値を導入せずに学習する「生成モデル」の代表的な手法はどれですか？ ロジスティック回帰 GAN（Generative Adversarial Network） サポートベクターマシン k-近傍法 None 24. A B C D None 25. 3次元テンソル 𝐴 と 𝐵 のアダマール積を計算する場合、どの条件が最も重要ですか？ 2つのテンソルの次元が同じであること 2つのテンソルの一部の要素がゼロであること 2つのテンソルの内積が存在すること 片方のテンソルが対角行列であること None 26. 誤差逆伝播法における勾配消失問題とは何ですか？ 出力がゼロになる問題 勾配が非常に大きくなり、学習が爆発する問題 勾配が非常に小さくなり、学習が停止する問題 勾配が変化しない問題 None 27. 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 28. 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 29. 正解値を導入する方法が最も適用される学習方法はどれですか？ 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 半教師あり学習 None 30. ベイズの定理を使って、ある感染症が地域内で流行している確率を計算する場合、以下の情報のうちどれが最も重要ですか？ 地域の人口と感染者数 感染者数と病院の数 事前確率、感度、特異度 感染者の平均年齢と症状 None 31. 正解値（ラベル）を導入する際に発生する代表的な問題はどれですか？ データの次元削減 ラベルノイズ 勾配爆発 逆伝播法の失敗 None 32. Sigmoid関数の出力をバッチ正規化で調整することの利点は何ですか？ 勾配消失問題を完全に解決できる Sigmoid関数の出力範囲が広がる 勾配爆発を防ぐ 各層の出力がゼロ中心に近づき、学習効率が向上する None 33. 正解値が曖昧である場合、モデルに対してどのようなアプローチを採用するのが最適ですか？ 正則化を強化する 損失関数にラベルスムージングを組み込む 高い学習率で訓練する クラスタリング手法を使う None 34. 和集合 A∪B と積集合 A∩B の違いを説明する正しい選択肢はどれですか？ 和集合はすべての要素を含むが、積集合は共通部分のみを含む 和集合は共通部分のみを含むが、積集合はすべての要素を含む 和集合は A の要素を含むが、積集合は B の要素を含む 和集合は B の要素を含むが、積集合は A の要素を含む None 35. 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 36. A B C D None 37. ラベルノイズが含まれるデータセットにおいて、モデルの一般化能力を向上させるための手法はどれですか？ データの正規化 データ拡張 正則化 ラベルスムージング None 38. 誤差逆伝播法を効率化するために、モメンタム法を導入する理由は何ですか？ モメンタム法は誤差を直接修正するため モメンタム法は勾配消失を防ぐため モメンタム法は勾配の振動を抑え、収束を早めるため モメンタム法は損失関数を変更するため None 39. Sigmoid関数を用いたロジスティック回帰モデルが、確率的解釈に優れている理由は何ですか？ 出力が連続値を取るため 出力が0から1の範囲に収まるため 出力が非線形であるため 入力に対して線形な応答を持つため None 40. 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 41. 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 42. 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 43. 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 44. A B C D None 45. ニューラルネットワークの学習において、連鎖律を用いた誤差逆伝播法が勾配消失を引き起こす場合の対策として最も適切なものはどれですか？ シグモイド関数を使用する 学習率を増加させる ReLU関数を使用する ニューラルネットワークの層を減らす None 46. 二乗和誤差が適用されるのはどのようなタスクですか？ 分類タスク 強化学習 クラスタリング 回帰タスク None 47. A B C D None 48. 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 49. 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 50. 誤差逆伝播法を使用する際、学習率を自動的に調整する「Adam」の利点は何ですか？ すべてのパラメータに同じ学習率を適用できる 勾配消失を完全に防げる パラメータごとに異なる学習率を適用し、最適化を加速させる 勾配を計算する必要がなくなる None 51. ニューラルネットワークの出力層の役割は何ですか？ データを内部で処理する データの特徴を学習する モデルの予測結果を外部に出力する 勾配を伝播させる None 52. 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 53. A B C D None 54. A={1,2,3}, B={2,3,4}, C={3,4,5} であるとき、積集合 A∩B∩C はどれですか？ {2,3,4} {1,2,3} {3} {1,5} None 55. 事象 A と事象 B が独立である場合、ベイズの定理の式はどのようになりますか？ P(A∣B)=P(B) P(A∣B)=P(A)P(B) P(A∣B)=P(A) P(A∣B)=P(A∩B) None 56. 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 57. 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 58. 外れ値が多いデータセットにおいて、二乗和誤差を使用する際のリスクはどれですか？ モデルが過学習するリスクが高くなる 外れ値が無視され、正しい評価ができない 外れ値によって誤差が過大評価され、モデルのパフォーマンスが過小評価される データのスケールが無視される None 59. Matplotlibでx軸にラベルを追加するために使用される関数はどれですか？ plt.xaxis() plt.xlabel() plt.xlim() plt.xname() None 60. 正解値の導入が行われる典型的な応用例はどれですか？ クラスタリング 主成分分析 ロジスティック回帰 K平均法 None Time's up
