AI実装検定B級～模擬試験①～ 2024年12月8日 ailearn 1. 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？ 訓練データのノイズを除去する 特徴ベクトルをより高次元の空間にマッピングする 決定境界を線形化する データの正規化を行う None 2. データの「特徴量エンジニアリング」とは何を指しますか？ データの欠損値を補完する作業 データをスケーリングする作業 ラベルを付ける作業 データから有用な特徴を抽出し、モデルの学習に適した形にする作業 None 3. 1960年代に開発された最初のAI言語「LISP」を開発したのは誰ですか？ アラン・チューリング クロード・シャノン ジョン・マッカーシー ハーバート・サイモン None 4. 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？ エポック 重み ニューロン（ノード） 活性化関数 None 5. 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？ オーバーフィッティング アンダーフィッティング データの次元が増える ノイズが減る None 6. 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？ ロボット制御プログラム 自然言語処理プログラム 自動運転プログラム 数値解析プログラム None 7. 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？ 過学習が起こりやすくなる 学習データに対する精度が高くなる モデルが単純化され、訓練データに過剰に適応しない テストデータに対する精度が高くなる None 8. 「バッチ学習」と「オンライン学習」の違いは何ですか？ バッチ学習はデータ全体を一度に使用して学習し、オンライン学習はデータを逐次使用して学習する バッチ学習は並列処理を行い、オンライン学習は単一処理を行う バッチ学習はリアルタイムで学習を行い、オンライン学習は事前に学習を行う バッチ学習は大規模データセットに対応し、オンライン学習は小規模データセットに特化する None 9. 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？ 特徴マップの次元を削減し、重要な特徴を抽出する 重みの学習を高速化する 非線形性を導入する データを正規化する None 10. 「次元削減」とは何を指しますか？ データを新しいクラスに分類する手法 データを時系列に沿って並べ替える手法 データを標準化する手法 データの次元数を減らして、学習効率や可視化を向上させる手法 None 11. 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？ 計算時間が大幅に短縮される 過学習のリスクがなくなる 複数のモデルを組み合わせることで、予測精度が向上する 単一のモデルを使用するよりもデータの処理が簡単になる None 12. 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？ データにラベルがない 正しい答えをモデルに学習させる モデルは自己組織化によってパターンを見つける クラス分類を行わない None 13. データの「オーバーサンプリング」とは何ですか？ 少数のクラスのデータを増やすことで、クラス間のバランスを取る手法 データの次元を削減する手法 データの標準化を行う手法 欠損データを補完する手法 None 14. 「エキスパートシステム」がAI研究に大きな影響を与えた年代はどの時期ですか？ 1950年代 1960年代 1970年代 1980年代 None 15. 次のうち、回帰問題に適しているアルゴリズムはどれですか？ サポートベクターマシン 線形回帰 k-近傍法 クラスタリング None 16. データの「アンダーサンプリング」とは何ですか？ 欠損データを補完する手法 データの次元を削減する手法 新しい特徴量を生成する手法 大量のデータから少数のデータをランダムに選んで使用する手法 None 17. 「交差検証」の目的は何ですか？ データ全体のパフォーマンスを評価するため、データセットを複数の部分に分けて評価を行う手法 モデルのハイパーパラメータを調整する手法 データの次元を削減する手法 データをクラスタリングする手法 None 18. 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？ 写真の画像データ 人口分布データ 株価の推移 顧客の購買履歴データ None 19. 「L1正則化」と「L2正則化」の違いは何ですか？ L1正則化は全ての重みをゼロにし、L2正則化は一部の重みを大きくする L1正則化は一部の重みをゼロにし、L2正則化は全ての重みを小さくする L1正則化は学習率を調整し、L2正則化はデータを正規化する L1正則化はデータの一部を削除し、L2正則化はデータの欠損を補う None 20. 「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？ 勾配消失問題を解決するための技術 データを正規化する技術 モデルの推論を高速化する技術 過学習を防ぐために、ランダムにニューロンを無効化する技術 None 21. パターン認識における「ノイズ」とは何を指しますか？ 正しいデータ 不要で無関係なデータ 高品質のデータ 分類後のデータ None 22. 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？ 正答率（Accuracy） 平均絶対誤差（MAE） F1スコア 平均二乗誤差（MSE） None 23. 「推論」とは機械学習において何を指しますか？ 訓練済みのモデルを使用して、新しいデータに対して予測や分類を行うこと モデルのパラメータを学習すること データの前処理を行うこと データを可視化すること None 24. 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？ 主成分分析（PCA） 線形回帰 k-近傍法（k-NN） ニューラルネットワーク None 25. 「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？ 欠損値の補完 モデルの評価 ハイパーパラメータのチューニング モデルのデプロイ None 26. 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？ 計算速度が遅くなるため データ間の距離が均一化されるため クラス間の分離が悪くなるため 適切なkを選びにくくなるため None 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？ モデルの全ての重みをゼロに近づける 一部の特徴量を完全に無視する モデルの重みを小さくし、過学習を防ぐ データの次元を削減する None 28. 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？ 教師あり学習 教師なし学習 クラスタリング 次元削減 None 29. 1997年にチェスの世界チャンピオンを破ったAIの名前は何ですか？ ディープマインド IBM Watson ディープブルー AlphaGo None 30. 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？ データのラベルを付けるため データをクラス分けするため データの次元を削減するため データを正規化するため None Time's up
