AI実装検定B級～模擬試験②～ 2024年12月8日 ailearn 1. 「バッチ正規化」の主な目的は何ですか？ モデルのパラメータを自動調整するため モデルの学習時間を短縮するため モデルのハイパーパラメータを削減するため 各層の出力を正規化して、学習を安定化させるため None 2. AIモデルの開発において、「エンドツーエンド学習」の特徴は何ですか？ データの前処理から予測まで全てのプロセスを統合的に学習する手法 モデルの学習後に手動でパラメータを調整する手法 学習の初期段階でモデルの出力を決定する手法 複数のモデルを結合して予測を行う手法 None 3. 「アンサンブル学習」の利点は何ですか？ 単一のモデルよりも計算コストを削減できる モデルのパラメータ調整が不要である 訓練データを減らして学習できる 複数の異なるモデルを組み合わせることで、予測精度を向上させる None 4. 自然言語処理において、ニューラルネットワークを使ってテキストを分類するために広く使用されるモデルはどれですか？ CNN（畳み込みニューラルネットワーク） RNN（再帰型ニューラルネットワーク） LSTM（長短期記憶） GAN（生成的敵対ネットワーク） None 5. ニューラルネットワークにおいて、重みの初期化方法が重要な理由は何ですか？ 重みの初期化はモデルのサイズに直接影響を与えるため 適切な初期化が行われないと、勾配消失や発散が起こるため 重みの初期化によってモデルの複雑性が変わるため 初期化によって、訓練データの次元が変わるため None 6. モデルの評価指標の一つである「AUC（Area Under Curve）」は、何を評価するために使用されますか？ モデルの学習速度 精度と再現率のバランス ROC曲線の下の面積を評価し、モデルの分類性能を測る 訓練データのサイズ None 7. モデルの精度評価に用いられる「F1スコア」とは何ですか？ モデルの精度を示す基本的な指標 精度と再現率の調和平均を示す指標 訓練データのサイズを示す指標 モデルの学習速度を示す指標 None 8. トランスフォーマーモデルが従来のRNNに対して持つ優位性として正しいものはどれですか？ 並列処理が可能で、計算効率が高い 長期的な依存関係を処理できない 単語間の順序を無視できる 計算コストが低い None 9. 「正規表現（regex）」の使用例として適切でないものは次のうちどれですか？ テキスト内のパターンを検索する テキスト内の単語を置換する 特定のフォーマットを検出する 文書を感情分析する None 10. BERTモデルが従来の自然言語処理モデルと異なる点として、特に注目されるのはどの特徴ですか？ 単一方向で文脈を学習する 双方向に文脈を学習する 訓練時間が非常に短い 形態素解析を必要としない None 11. ニューラルネットワークにおいて、勾配降下法の目的は何ですか？ モデルの複雑性を増やす 誤差関数を最小化する 重みの初期値を決定する データを前処理する None 12. 勾配降下法の中でも「ミニバッチ勾配降下法」の利点は何ですか？ 全データセットを一度に処理する 計算コストが非常に低い 全てのデータを使わずに学習を進めるため、効率的でメモリ使用量も少ない 過学習を防ぐために使われる None 13. ニューラルネットワークにおいて「勾配消失問題」を解決するために有効な手法はどれですか？ ReLU活性化関数の使用 勾配降下法を使用する 交差エントロピー誤差を使用する ドロップアウトを適用する None 14. AIモデルの「デプロイ」とは何ですか？ モデルを本番環境に展開し、実際に使用可能な状態にすること モデルの学習データを収集すること モデルのハイパーパラメータを最適化すること モデルの評価指標を設定すること None 15. データ整理において「正規化」を行う主な理由は何ですか？ データの特徴を増やすため データのスケールを揃え、学習を安定させるため データの次元を減らすため モデルの訓練時間を増やすため None 16. 1980年代の「AIの冬」を引き起こした主な要因として最も正しいものはどれですか？ ディープラーニングの発展 エキスパートシステムの限界 ハードウェア技術の進歩 AIに対する規制強化 None 17. ニューラルネットワークの学習において、「早期終了（Early Stopping）」の目的は何ですか？ モデルの訓練を高速化する モデルが過学習する前に学習を停止する 学習率を自動調整する 訓練データのサイズを減らす None 18. テキストデータの前処理として正しくないものは次のうちどれですか？ ストップワードの除去 トークン化 文書分類 形態素解析 None 19. テキストの前処理で「ストップワード」とは何を指しますか？ 意味が強調される単語 検索エンジンにおける重要なキーワード 頻繁に使われるが、意味的に重要ではない単語 文書の分類基準となる単語 None 20. AI開発における「ハイパーパラメータチューニング」の方法の一つである「グリッドサーチ」の特徴はどれですか？ 事前に定義した全てのハイパーパラメータの組み合わせを網羅的に試す ランダムにハイパーパラメータを調整する モデルの複雑性を減らすために使用される データの欠損値を補完するために使用される None 21. 自然言語処理において、形態素解析が難しいとされる言語はどれですか？ 英語 フランス語 ドイツ語 日本語 None 22. 1997年、ガルリ・カスパロフがチェスでAIに敗れたときのAI「ディープブルー」はどの会社によって開発されましたか？ Google Microsoft IBM Apple None 23. 自然言語処理において、生成的敵対ネットワーク（GAN）がテキスト生成に使用される際の特徴は何ですか？ 正規化なしでテキストを生成する テキストの文脈を理解せずに生成する テキスト生成を通じて、よりリアルな文章を生成する 単一のモデルでテキスト分類も同時に行う None 24. モデルの「ドロップアウト（Dropout）」の主な目的は何ですか？ 訓練データの一部を無視して学習を進めることで、過学習を防ぐ モデルの出力を正規化するため 学習率を自動的に調整するため データを削除してモデルを簡略化するため None 25. ニューラルネットワークにおいて「勾配消失問題」を解決するために有効な活性化関数はどれですか？ シグモイド関数 ソフトマックス関数 ReLU（Rectified Linear Unit） タンジェントハイパボリック関数 None 26. 機械学習における「クロスバリデーション」の目的は何ですか？ モデルの過学習を防ぐため モデルのサイズを増やすため 学習時間を短縮するため データセットの欠損値を補完するため None 27. 1980年代以降のAI研究において、ニューラルネットワークが再び注目されるようになった理由はどれですか？ 人間の脳の動作を完全に解明したため エキスパートシステムの開発が成功したため コンピュータの性能が飛躍的に向上したため 新しいプログラミング言語が誕生したため None 28. モデルの評価において「クロスバリデーション」が用いられる主な目的は何ですか？ モデルの過学習を防ぎ、汎化性能を評価するため 訓練時間を短縮するため モデルの複雑さを増やすため データを削減するため None 29. トランスフォーマーモデルがテキスト分類や翻訳において効果的である理由は何ですか？ 短期的な依存関係を無視するため 単語の順序を無視して全ての単語を均等に処理するため 訓練データを使用せずに学習できるため 文脈全体を同時に処理し、単語間の関係を考慮できるため None 30. BERTとTransformerの関係性について正しい説明はどれですか？ BERTはTransformerを利用したモデルである TransformerはBERTの改良版である BERTとTransformerは全く異なる技術である BERTはTransformerを不要とする新しいアーキテクチャである None Time's up
