AI実装検定B級~模擬試験①~

1. 
「バッチ学習」と「オンライン学習」の違いは何ですか?

2. 
次のうち、データの可視化に使われる手法はどれですか?

3. 
「L1正則化」と「L2正則化」の違いは何ですか?

4. 
ニューラルネットワークにおいて、隠れ層の数を増やすとどのような効果がありますか?

5. 
データの分布に偏りがある場合、モデルの精度にどのような影響がありますか?

6. 
パターン認識の主要なステップに含まれないものは次のうちどれですか?

7. 
1960年代のAIの発展を支えた代表的なAIプログラム「ELIZA」は、どのようなプログラムですか?

8. 
「データの正規分布」とはどのような形の分布を指しますか?

9. 
ニューラルネットワークの「層の深さ」が増えると、どのような影響がある可能性が高いですか?

10. 
サポートベクターマシン(SVM)における「カーネル関数」の役割は何ですか?

11. 
「勾配消失問題」とはどのような問題ですか?

12. 
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の「フィルターサイズ」を小さくすると、どのような影響がありますか?

13. 
異常検知のタスクにおいて、正常データが圧倒的に多く、異常データが少ない場合、最も適切な評価指標はどれですか?

14. 
「推論」とは機械学習において何を指しますか?

15. 
モデルの「汎化性能」を向上させるために適切な手法はどれですか?

16. 
データの「アンダーサンプリング」とは何ですか?

17. 
「損失関数」の役割は何ですか?

18. 
教師あり学習において、「正解データ」を持たない学習方法は何ですか?

19. 
特徴抽出における主成分分析(PCA)の目的は何ですか?

20. 
リッジ回帰において、「L2正則化」の効果として正しいものはどれですか?

21. 
1956年に開催された「ダートマス会議」は、AIの歴史において何を示唆した出来事でしたか?

22. 
「ドロップアウト」はニューラルネットワークにおいてどのような役割を果たしますか?

23. 
「次元削減」とは何を指しますか?

24. 
ディープラーニングの基礎となる「バックプロパゲーション法」が最初に提案されたのはどの年代ですか?

25. 
「ハイパーパラメータ」とは何ですか?

26. 
パターン認識における「アンサンブル学習」の主な利点は何ですか?

27. 
異常検知に使用される代表的なアルゴリズムはどれですか?

28. 
「交差検証」を使用する利点として最も適切なものはどれですか?

29. 
パターン認識において「特徴ベクトル」とは何を指しますか?

30. 
「AIの父」として知られている科学者は誰ですか?

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