AI実装検定B級~模擬試験①~

1. 
「機械学習における学習」とは何を指しますか?

2. 
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?

3. 
特徴量選択の目的として最も適切なものは何ですか?

4. 
「次元削減」とは何を指しますか?

5. 
主成分分析(PCA)を用いた次元削減において、どのようにして「情報の損失」を最小限に抑えることができますか?

6. 
データの「標準化」とはどのような操作ですか?

7. 
特徴抽出における主成分分析(PCA)の目的は何ですか?

8. 
2016年に、囲碁の世界チャンピオンに勝利したAIプログラムは何ですか?

9. 
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?

10. 
データの「オーバーサンプリング」とは何ですか?

11. 
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?

12. 
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?

13. 
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?

14. 
「ハイパーパラメータ」とは何ですか?

15. 
次のうち、「時系列データ」として最も適切な例はどれですか?

16. 
次のうち、「ラベル付けされたデータ」を使用するタスクはどれですか?

17. 
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?

18. 
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?

19. 
「過学習」とは何ですか?

20. 
次のタスクのうち、「分類問題」に該当するものはどれですか?

21. 
k近傍法(k-NN)の分類アルゴリズムにおいて、kの値が小さすぎるとどのような問題が発生しますか?

22. 
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?

23. 
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?

24. 
データの「アンダーサンプリング」とは何ですか?

25. 
「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?

26. 
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)において、プーリング層の主な役割は何ですか?

27. 
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?

28. 
「損失関数」の役割は何ですか?

29. 
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?

30. 
「勾配消失問題」とはどのような問題ですか?

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