AI実装検定B級~模擬試験②~

1. 
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?

2. 
テキスト生成モデル「GPT」において、自己回帰型モデルとしての特徴は何ですか?

3. 
読み書き表現において、AIがテキストデータを処理する際に、まず行われる処理はどれですか?

4. 
モデルの評価指標の一つである「精度(Accuracy)」は、次のどのように計算されますか?

5. 
「バッチ正規化」の主な目的は何ですか?

6. 
NLPモデルにおいて「アテンション機構」の役割は何ですか?

7. 
モデルのハイパーパラメータを最適化するための手法の一つとして、「グリッドサーチ」の特徴は何ですか?

8. 
AIモデルの計算において、行列の掛け算が頻繁に使用される理由として正しいものはどれですか?

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?

10. 
AIモデルの開発において「MLOps」が担う役割は何ですか?

11. 
BERTとTransformerの関係性について正しい説明はどれですか?

12. 
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?

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活性化関数はどれですか?

14. 
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?

15. 
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?

16. 
モデルの「ハイパーパラメータ」とは何ですか?

17. 
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?

18. 
AIモデルの開発と運用において「CI/CDパイプライン」の目的は何ですか?

19. 
機械学習における「過学習」とは何ですか?

20. 
ディープラーニングモデルにおける「バッチ正規化(Batch Normalization)」の主な利点は何ですか?

21. 
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?

22. 
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?

23. 
LSTM(長短期記憶)モデルの最大の利点は何ですか?

24. 
モデルの「ドロップアウト(Dropout)」の主な目的は何ですか?

25. 
AIモデルの「デプロイ」とは何ですか?

26. 
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?

27. 
モデルの「再現率(Recall)」が高いことの意味は何ですか?

28. 
AI開発のプロセスにおいて、データの「前処理」が重要な理由は何ですか?

29. 
AIの運用において「データドリフト」とは何ですか?

30. 
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?

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