AI実装検定B級~模擬試験①~

1. 
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?

2. 
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?

3. 
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?

4. 
データ正規化がパターン認識モデルの精度向上に寄与する理由は何ですか?

5. 
ニューラルネットワークの基本的な構成要素で、情報が処理される場所はどこですか?

6. 
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?

7. 
パターン認識において「クラスタリング」はどのような目的で行われますか?

8. 
1980年代にAI研究が停滞した要因として正しいものはどれですか?

9. 
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?

10. 
「機械学習における学習」とは何を指しますか?

11. 
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?

12. 
「ハイパーパラメータ」とは何ですか?

13. 
「バッチ学習」と「オンライン学習」の違いは何ですか?

14. 
データの「バイアス・バリアンストレードオフ」において、バイアスが大きい場合にモデルが示す傾向は何ですか?

15. 
特徴量選択の目的として最も適切なものは何ですか?

16. 
データの「正規化」とは何を指しますか?

17. 
「正則化」を行う目的は何ですか?

18. 
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?

19. 
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?

20. 
「データの前処理」として一般的に行われる操作はどれですか?

21. 
「AIの冬」とは何を指していますか?

22. 
教師なし学習でよく使用されるタスクはどれですか?

23. 
「正則化」がパターン認識において果たす主な役割は何ですか?

24. 
時系列データに対するモデルを作成する際に考慮すべき特徴として最も重要なものは何ですか?

25. 
k-NN法において、データの次元数が多くなると、分類精度が低下する「次元の呪い」が発生する理由は何ですか?

26. 
パターン認識における「教師あり学習」の特徴として正しいものはどれですか?

27. 
データの「オーバーサンプリング」とは何ですか?

28. 
「AIの父」として知られている科学者は誰ですか?

29. 
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?

30. 
次のうち、ニューラルネットワークにおける「活性化関数」として適切なものはどれですか?

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