DS検定～模擬試験⑤～ 2024年12月7日 ailearn 1. 分散型DoS攻撃（DDoS）を軽減するために一般的に使用される技術は次のうちどれですか？ データの暗号化 コンテンツデリバリネットワーク（CDN） セマフォの使用 ソルトの使用 None 2. データを扱う際に欠損値が多い場合に最も適切な対応は次のうちどれですか？ 欠損値を推定して補完する 欠損値を全て削除する 欠損値の行だけを削除する 欠損値を無視して分析を進める None 3. Pythonで「集合（set）」を使う利点として最も適切なものは次のうちどれですか？ 順序付けされたデータの操作が可能である。 要素の重複を自動的に排除できる。 計算量が少ないメモリ使用を実現できる。 要素を効率的に並べ替えることができる。 None 4. 生成モデルにおいて、VAE（Variational Autoencoder）と通常のオートエンコーダの違いは何ですか？ VAEはデータを圧縮するが、通常のオートエンコーダはデータを分類する VAEは生成タスクに使われ、通常のオートエンコーダは再構築タスクに使われる VAEは確率的アプローチを採用し、通常のオートエンコーダは決定論的アプローチを採用する VAEは次元削減に特化している None 5. データサイエンスを事業に実装する際に用いる「PoC（概念実証）」の目的は次のうちどれですか？ 事業全体に導入する前に小規模で効果を確認するため データの前処理を行うため モデルを訓練するため データ分析ツールの選定を行うため None 6. AIを事業に実装する際、「データの品質」が重要である理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ データ量が多ければ品質は関係ないため 低品質なデータの方がモデルの多様性を高めるため データの品質はビジネス目標に影響を与えないため 高品質なデータがなければモデルの学習が失敗する可能性が高いため None 7. 事業へのAI実装において、部門間の連携を効果的に行うために推奨されるアプローチは次のうちどれですか？ 各部門の目標を統一し、共通のKPIを設定する 各部門が独自のデータを使用し、成果を比較する 技術部門のみがAIプロジェクトに参加する データサイエンティストのみが意思決定を行う None 8. 生成モデルのトレーニングにおいて、モンテカルロ法が適用されるのはどのような状況ですか？ 高次元の潜在空間からのサンプルを効率的に取得する必要がある場合 データが非常に大きい場合 データが欠損している場合 データがクラスに分けられる場合 None 9. Pythonにおいて、functools.lru_cacheデコレータを使用する主な目的は次のうちどれですか？ 関数のエラーハンドリングを強化する 関数の引数を動的に変更する 関数の実行を遅延させる 関数の結果をキャッシュし、同じ入力に対する計算を高速化する None 10. Pythonにおいて、tryブロック内で発生した例外を捕捉し、その例外に応じて処理を行うための構文は次のうちどれですか？ try-catch try-exception try-except try-finally None 11. AIモデルを事業に実装する際、モデルの持続的なパフォーマンスを維持するために重要な要素は次のうちどれですか？ 継続的なデータの更新とモデルの再訓練 モデルを最初に設定した通りに維持する モデルのアルゴリズムを定期的に変更する モデルを一度設定した後は監視しない None 12. モデルの性能評価において、訓練データに対して高い精度を示すが、テストデータに対して低い精度を示す現象を何と呼びますか？ 過学習（オーバーフィッティング） 欠損補完 ロジスティック回帰 標準化 None 13. ITセキュリティにおける「ファイアウォール」の主な機能は次のうちどれですか？ ネットワークトラフィックを監視し、不正なアクセスをブロックする データを圧縮して転送速度を向上させる ウイルスを検出して削除する データの暗号化を行う None 14. ITセキュリティにおける「ディープパケットインスペクション（DPI）」とは、次のうちどれを指しますか？ データの暗号化を行う技術 ハッシュ値を計算してデータの整合性を確認する技術 ネットワーク上の通信パケットの内容を解析し、不正なデータを検出する技術 ファイルのバックアップを自動で行う技術 None 15. 非構造化データの処理において、ディープラーニングを使用する際に直面する最も一般的な課題は何ですか？ モデルの精度が常に低い ラベル付きデータの不足 データの前処理が複雑すぎる ハイパーパラメータのチューニングが不要 None 16. 非構造化データとは何を指しますか？ テーブル形式で保存されたデータ 事前に定義された形式がなく、自由な形で存在するデータ 時系列データ データベースに保存された数値データ None 17. AI導入において「スケーラビリティ」が重要な理由は次のうちどれですか？ 導入コストを低く抑えるため プロジェクトの進捗を管理しやすくするため 成長するビジネスニーズに対応できるようにするため モデルの性能を高めるため None 18. 暗号化アルゴリズムのうち、対称鍵暗号の例として正しいものは次のうちどれですか？ AES RSA DSA ECC None 19. 非構造化データである画像データの前処理において、「データ拡張（Data Augmentation）」が有効である主な理由はどれですか？ モデルの過学習を防ぐため。 データのラベル付けを自動化するため。 データの解像度を向上させるため。 訓練時間を短縮するため。 None 20. 事業へのAIの実装において、PoCから本番導入への移行が困難となる理由として適切なものは次のうちどれですか？ PoCでは問題が発生しないため、運用段階でのリスクが高くなる PoCの段階でデータが少なく、本番でのスケーラビリティが確保できない モデルの精度が高すぎるため、過学習が起こる データが一貫していないため、結果が変動する None 21. Pythonでの「ジェネレータ」として正しいものは次のうちどれですか？ すべての値を一度にリストとして返す関数 データベースのレコードを生成する関数 配列の要素を操作する関数 yieldを使って値を一つずつ返す関数 None 22. AIを事業に実装する際、「フェアネス（公平性）」が重要視される理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ モデルの計算速度を向上させるため ビジネス上の決定が特定のグループを不当に排除しないようにするため 全てのデータを無差別に扱うため 技術チームの作業負担を軽減するため None 23. Pythonで「リスト内包表記」を使用して、リスト [2, 4, 6] の要素を2倍にした新しいリストを作成するコードとして正しいものは次のうちどれですか？ [x * 2 for x in [2, 4, 6]] list(map(lambda x: x * 2, [2, 4, 6])) [x + 2 for x in [2, 4, 6]] [x ** 2 for x in [2, 4, 6]] None 24. 生成モデルを評価する際、Inception Score（IS）が主に評価する要素は何ですか？ 生成されたデータの品質と多様性 生成モデルのトレーニング速度 モデルの過学習の程度 データの次元削減精度 None 25. データのクリーニングにおいて最も一般的に行われる操作は次のうちどれですか？ データの増強 ノイズや欠損値の削除 データの学習 モデルの構築 None 26. データの異常値を処理する一般的な方法として適切なものは次のうちどれですか？ 異常値を削除する 異常値を平均値で置き換える 異常値の影響を無視して分析を進める 異常値を説明変数として取り入れる None 27. 非構造化データ処理において、画像データの特徴量抽出に「ResNet」が有効とされる主な理由は次のうちどれですか？ 高次元データを低次元に圧縮するため。 訓練時間を大幅に短縮するため。 データのラベルなしで学習を進めるため。 勾配消失問題を軽減し、非常に深いネットワークを構築可能にするため。 None 28. GANのトレーニングにおいて、生成器と判別器のバランスを保つために重要なハイパーパラメータはどれですか？ エポック数 バッチサイズ ドロップアウト率 学習率 None 29. 以下のコードを実行したときの出力として正しいものはどれですか？ def example():for i in range(3):yield i * igen = example()print(next(gen))print(next(gen)) 0, 1 0, 4 1, 4 エラーが発生する。 None 30. Pythonにおける「デコレータ（decorator）」の主な役割は次のうちどれですか？ 関数やメソッドに追加の機能を動的に付与する クラスを生成するためのテンプレートを提供する 関数の実行結果をキャッシュする 配列の要素をフィルタリングする None 31. ソフトウェアの開発契約において、成果物の権利が開発者に帰属する場合、発注者側が事前に確認すべきポイントは次のうちどれですか？ 開発者が発注者に対して使用許諾を行う権利範囲 成果物の使用料を低く設定する 開発者が使用するプログラミング言語 開発者の過去の実績 None 32. 大規模データセットを分析する際に、メモリ使用量を抑えつつ効率的に操作を行うための最適な方法は次のうちどれですか？ データを分割してストリーム処理を行う 全データを一括で読み込み、処理を行う 分析用にすべてのデータをサンプルデータに変換する データサイズを無視して操作を続行する None 33. データフレーム内のカテゴリデータを数値に変換する際、最も適切な手法は次のうちどれですか？ すべてのカテゴリを数値のランダム値に置き換える カテゴリをワンホットエンコーディングで変換する カテゴリを辞書型に変換する カテゴリ列を削除する None 34. ITセキュリティにおいて、セキュリティパッチ管理の目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ システムのパフォーマンスを向上させる データの圧縮率を最適化する システムやソフトウェアの脆弱性を修正し、攻撃のリスクを軽減する データのバックアップを自動化する None 35. Pythonのasyncioモジュールを使用して非同期処理を行う場合、関数の前に付けるキーワードは次のうちどれですか？ async await defer yield None 36. 非構造化データを処理する際に、データの前処理で重要なステップの一つは何ですか？ データの正規化 データの並べ替え データのクラスタリング 特徴量エンジニアリング None 37. 生成モデルを用いて新しいデータを生成する際、正規分布からサンプルを取得する理由は何ですか？ 正規分布は生成されたデータの分布に最も近いから 正規分布はデータの次元を低減できるから 正規分布は他の分布より計算が容易だから 正規分布は潜在変数空間において連続的かつスムーズな変化を表現できるから None 38. データの正規性を確認するために最も適切な統計検定は次のうちどれですか？ シャピロ・ウィルク検定 カイ二乗検定 ロジスティック回帰 クラスター分析 None 39. 大規模な画像データセットを効率的に処理するために使用されるテクニックはどれですか？ 正則化 グリッドサーチ ミニバッチ学習 主成分分析 None 40. 「特許権」が保護する対象として、次のうち正しいものはどれですか？ 芸術的表現 既存のデータ分析手法 新しいアイデアや発明 公共の情報 None 41. AI導入において、データガバナンスが重要視される理由は次のうちどれですか？ データを収集するため モデルの精度を向上させるため データ分析の速度を向上させるため データの品質を管理し、セキュリティを確保するため None 42. 次元削減の手法として使用される「主成分分析（PCA）」の主な目的は次のうちどれですか？ データを正規化する データをランダムに並び替える データの次元を削減し、重要な特徴を抽出する データの分布を確認する None 43. 事業にデータサイエンスを実装する際、経営層の理解が重要である理由は次のうちどれですか？ ビジネス戦略と技術導入を一致させるため データサイエンティストの採用を促進するため システムの導入速度を上げるため 経営層が技術的な判断をするため None 44. AIを事業に実装する際に、モデルの「ブラックボックス性」が問題となるのは次のうちどの理由ですか？ モデルが複雑すぎて、ビジネスに応用できないため モデルのパフォーマンスが低いから モデルの意思決定プロセスが不透明で、説明が難しいため モデルの計算速度が遅いから None 45. AIを事業に実装する際、「リーダビリティ（解釈可能性）」が重要視される理由は次のうちどれですか？ AIのパフォーマンスを向上させるため データの処理速度を上げるため ビジネスユーザーがAIの予測結果を理解し、適切な意思決定を行うため AIモデルを簡単に構築するため None 46. 契約書における「エスカレーション条項」の主な目的は次のうちどれですか？ 契約を早期に終了させるため 成果物の納品を遅らせるため トラブルが発生した際に、責任者を上位に報告し、迅速に解決策を講じるため 費用を増加させるため None 47. AI技術の導入に伴い、契約において「プライバシー保護条項」が重要視される理由は次のうちどれですか？ 契約の終了時にデータを削除するため 個人情報や機密データの不正利用を防ぐため 契約内容を一般に公開するため データの質を向上させるため None 48. 大量のテキストデータを処理する際に使用される代表的な技術は次のうちどれですか？ 自然言語処理（NLP） ロジスティック回帰 クラスタリング 主成分分析（PCA） None 49. 生成モデルにおいて「転移学習」を適用する利点は次のうちどれですか？ データの前処理が不要になる 既存のモデルを使って新しいドメインに対する生成能力を迅速に獲得できる ノイズの多いデータセットでも高精度な生成が可能になる データのクレンジングが不要になる None 50. Pythonで大規模なデータフレームを高速に操作するために、pandasよりも高性能な代替手段として使われるライブラリは次のうちどれですか？ Scikit-learn Dask TensorFlow PyTorch None 51. ITセキュリティの脅威の一つである「フィッシング攻撃」とは何ですか？ ネットワークトラフィックを監視してデータを盗む行為 ウイルスを送りつけることでシステムを破壊する行為 サーバーに過負荷をかけてサービスを停止させる行為 ユーザーを欺いて機密情報を提供させるための詐欺行為 None 52. Pythonにおける「ラムダ式」とは何ですか？ 無名関数を作成するための簡潔な構文 関数の中で別の関数を呼び出すための手法 引数のない関数を定義するための手法 関数の結果をキャッシュするための手法 None 53. AIを事業に実装する際、倫理的なリスクを軽減するための効果的な方法として適切なものは次のうちどれですか？ リスクが発生した後に修正する 倫理的なリスクをAI開発の初期段階から考慮し、ガイドラインを設ける 技術面のリスクにのみ焦点を当てる リスクは不可避として対応しない None 54. CycleGANの主な利点は次のうちどれですか？ 非常に短い時間で学習できる クラスの不均衡なデータに対して強い 多次元データの処理に優れている ラベルなしデータでも異なるドメイン間の変換が可能 None 55. 非構造化データ処理において、テキストデータを数値化する際に「TF-IDF」の手法がよく用いられる理由は何ですか？ テキストデータ内の文法を解析するため。 単語の出現頻度とその重要度を考慮するため。 テキストデータを深層学習モデルに直接入力できるようにするため。 テキストデータのトピックを自動的に分類するため。 None 56. データサイエンスにおけるデータの「二次利用」に関する契約条項で特に重要な点は次のうちどれですか？ データの提供元を匿名にすること データの利用範囲や条件を明確に規定すること データの再配布を許可すること データの保存期間を定めること None 57. データサイエンスプロジェクトにおいて「成果物の所有権」を契約書で明確に規定する必要がある理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ 成果物がプロジェクト終了後に誰の管理下にあるかを明確にするため 成果物の品質を保証するため 成果物を全ての関係者が自由に利用できるようにするため 成果物を公開しないため None 58. 時系列データを扱う際に「自己相関」を処理するための手法として最も適切なものは次のうちどれですか？ ロジスティック回帰 クラスタリング 自己回帰モデル（AR） データの標準化 None 59. 「Data Augmentation（データ拡張）」が生成モデルで使用される理由は何ですか？ トレーニングデータを増やし、モデルの汎化性能を向上させるため モデルの計算速度を向上させるため データのラベル付けを簡素化するため データの次元を削減するため None 60. BERTなどのトランスフォーマーモデルが従来のRNN（リカレントニューラルネットワーク）に対して優れている点はどれですか？ 訓練時間が短い 小規模なデータセットでも優れた性能を発揮する 高度な前処理が不要である 長い依存関係を捉えやすい None 61. Pythonのラムダ式を使って、リスト [1, 2, 3, 4] の偶数のみを抽出するコードとして正しいものは次のうちどれですか？ [x for x in [1, 2, 3, 4] if x % 2 == 0] [x for x in [1, 2, 3, 4] if x % 2 != 0] map(lambda x: x if x % 2 == 0 else None, [1, 2, 3, 4]) list(filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4])) None 62. 大規模なデータセットを処理する際、データの計算負荷を軽減しつつ代表的なサンプルを使用する手法として適切なものは次のうちどれですか？ ランダムサンプリング フルデータの使用 データの一部を削除 時系列データの全範囲を使用 None 63. 次のうち、欠損値を扱う際に考慮すべき重要な点はどれですか？ 欠損値を全て0で置き換える 欠損値の存在を無視して分析を進める 欠損値を全て削除する 欠損値のパターンがデータの偏りを生むかどうかを確認する None 64. AI実装において「API」を利用するメリットとして最も適切なものは次のうちどれですか？ AIモデルのトレーニングを効率化する モデルのパフォーマンスを最適化する モデルのアルゴリズムを変更するための手段を提供する 外部システムと簡単に連携し、データやモデルを活用できる None 65. 非構造化データの分類において、深層学習の利点として正しいものはどれですか？ 手作業での特徴抽出が不要になる モデルが単純で計算リソースを消費しない 全てのデータを同じアルゴリズムで処理できる 特徴量の選択が容易になる None 66. テキストデータを扱う際、トークン化後の単語数が非常に多い場合に生じる問題は何ですか？ 次元の呪い オーバーフィッティング アンダーフィッティング クラスターの数が増加する None 67. テキスト分類モデルにおいて、マルチラベル分類の実装が必要な場合、次のうち適切なアプローチはどれですか？ 各ラベルごとに独立したバイナリ分類器を作成する 一つの分類器で全てのラベルを一度に分類する ラベルの相関を無視して処理する ラベルの階層構造を前提とした回帰モデルを作成する None 68. 事業へのAIの実装において、運用フェーズでの「ドリフト（モデルの劣化）」に対処するために適切な手法は次のうちどれですか？ モデルのアルゴリズムを定期的に変更する モデルの初期設定を常に維持する モデルのパフォーマンスを定期的にモニタリングし、必要に応じて再訓練する モデルのトレーニングデータを固定する None 69. 生成モデルにおいて「対比学習（Contrastive Learning）」を取り入れる主な目的は何ですか？ モデルのトレーニング時間を短縮するため。 潜在空間の構造を明確化し、より判別可能な特徴を学習するため。 モード崩壊を防ぐため。 バッチサイズを減少させるため。 None 70. データを可視化する際に使用される「散布図」の主な目的は次のうちどれですか？ データの分布を確認する データの平均値を表示する 2つの変数間の相関を視覚的に確認する データの外れ値を自動的に削除する None 71. ITセキュリティにおいて、SQLインジェクション攻撃を防ぐために効果的な対策は次のうちどれですか？ データを圧縮して送信する プレースホルダーを使用したSQL文の作成 パスワードをハッシュ化する ファイルの暗号化を行う None 72. 事業におけるAI実装のROI（投資利益率）を評価するために最も重要な要素は次のうちどれですか？ モデルの精度だけを評価する AI技術の開発コストを削減する 実装により得られるビジネス価値を定量化する モデルが使用するデータ量を最小化する None 73. 生成モデルの評価指標として「Frechet Inception Distance (FID)」が用いられる理由は何ですか？ 生成モデルのトレーニング時間を短縮するため データセットのバランスを保つため 生成されたデータと実際のデータの分布の違いを評価するため モデルの過学習を防ぐため None 74. データ生成において、自己回帰モデルが特に有効なデータタイプは何ですか？ 画像データ カテゴリカルデータ クラスタデータ 時系列データ None 75. ITセキュリティにおいて、ペネトレーションテスト（Penetration Test）の目的として正しいものは次のうちどれですか？ データベースのパフォーマンスを最適化する 通信の暗号化方式を確認する システムの脆弱性を攻撃者の視点から発見する パスワードの強度を検証する None 76. 「HTTPS」が従来の「HTTP」よりも安全とされる理由は次のうちどれですか？ 通信が暗号化されているため、中間者攻撃を防ぐことができる データの圧縮が行われ、転送速度が速くなるため データが複数のサーバーに分散されているため データベースへのアクセスが制限されているため None 77. NumPyでの配列（ndarray）の要素ごとに平方根を計算するための関数は次のうちどれですか？ np.sqrt() np.log() np.square() np.power() None 78. データのスケーリング（正規化）を行う目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ データの分散を減少させるため 異なるスケールを持つ変数を比較可能にするため データの因果関係を強化するため データをランダムに並べ替えるため None 79. AIやデータサイエンスを事業に実装する際、最初に行うべきステップはどれですか？ データサイエンスチームの編成 ビジネス課題の特定 モデルの選定 組織内での教育 None 80. ITセキュリティにおいて「2要素認証（2FA）」が導入される主な目的は次のうちどれですか？ データの圧縮率を高めるため 認証の信頼性を向上させ、不正なアクセスを防ぐため アクセス速度を向上させるため ウイルスのスキャン速度を向上させるため None 81. データサイエンスプロジェクトの契約において、「成果物の所有権」が曖昧な場合に起こり得る問題は次のうちどれですか？ 成果物が正しく納品されない 成果物が契約外で使用される 成果物の精度が低下する 成果物の利用や商業化に関する権利争いが発生する可能性がある None 82. AIモデルのバイアスが事業に与える影響として考えられるリスクは次のうちどれですか？ モデルの処理速度が低下する モデルの精度が一時的に上昇する バイアスが発生しても、事業には影響を与えない 不公平な判断が下され、顧客や従業員の信頼を失う可能性がある None 83. ITセキュリティにおいて「ゼロトラストアーキテクチャ」が推奨される理由として正しいものは次のうちどれですか？ セキュリティコストを削減できるから。 ネットワークの境界だけを保護すれば十分であるから。 システム内のすべての通信とアクセスを常に検証し、信頼を前提としないため。 セキュリティシステムの管理を自動化するため。 None 84. Pythonのmultiprocessingモジュールを使って、複数のプロセスを並列実行する際に、プロセス間でデータを安全に共有するために使用される構造は次のうちどれですか？ スレッド（Thread） イベント（Event） キュー（Queue） セマフォ（Semaphore） None 85. データの整合性を保証するために使用される技術は次のうちどれですか？ 暗号化 ファイアウォール ハッシュ関数 ウイルス対策ソフト None 86. Pythonでオブジェクト指向プログラミング（OOP）を行う際、クラス内で初期化メソッドを定義するための特別なメソッドは次のうちどれですか？ __new__() __init__() __call__() __del__() None 87. Pythonの辞書型において、新しいキーと値のペアを追加する方法として適切なものは次のうちどれですか？ dict.append(key, value) dict[key] = value dict.update(key, value) dict.insert(key, value) None 88. GANのトレーニングにおいて、生成器と判別器が「収束しない」とはどのような問題を指しますか？ 生成器が判別器に対して常に優位な状態になる 生成器と判別器の学習が進まず、最適なバランスが取れない状態になる 判別器が生成器よりも早く収束する 学習データが不十分である None 89. 外れ値が多いデータセットで線形回帰モデルを構築する場合、外れ値の影響を軽減するための手法として適切なものは次のうちどれですか？ 外れ値を削除する ロバスト回帰を使用する 標準回帰をそのまま使用する 外れ値を平均値で置き換える None 90. 非構造化データを用いる機械学習において、ワードベクトル（word embeddings）を生成する技術として広く使用されている手法はどれですか？ Word2Vec K-meansクラスタリング 主成分分析 決定木 None 91. データセットの特徴量のスケーリングを行う際、正規化（Normalization）を使用する主な理由は次のうちどれですか？ 特徴量間の相関を高めるため 特徴量の分布を標準正規分布に合わせるため 特徴量の値を特定の範囲（例: 0～1）に収めるため 特徴量の名前を統一するため None 92. ITセキュリティにおいて、データベースに保存されているデータを「静的データ暗号化（Encryption at Rest）」する目的は次のうちどれですか？ データの送信中に盗聴されないようにするため データベースのパフォーマンスを向上させるため データのバックアップを効率化するため データが保存されている状態でも盗まれた場合に解読されないようにするため None 93. ソフトウェア開発において「オープンソースライセンス」を利用する際、注意すべき点は次のうちどれですか？ ライセンス条件に従って利用しなければならない 商用利用が常に禁止されている コードの改変が認められない ソフトウェアを一切販売できない None 94. ITセキュリティにおいて「侵入検知システム（IDS）」と「侵入防止システム（IPS）」の違いとして正しいものは次のうちどれですか？ IDSはネットワークの速度を向上させるが、IPSはパフォーマンスを重視しない。 IDSは防御策を自動実行するが、IPSは管理者の判断を必要とする。 IDSとIPSは機能的に同じである。 IDSは攻撃を検知するが、IPSは攻撃を検知して防ぐ。 None 95. 生成モデルで使用される「潜在変数」とは何ですか？ モデルの出力に直接関係する観測可能な変数 データの生成プロセスを表現するが、直接観測できない変数 モデルのハイパーパラメータ 出力のラベルに対応する変数 None 96. 契約書における「免責条項」の主な役割は次のうちどれですか？ 成果物の品質を保証するため 契約を早期に終了するため コストを削減するため 特定の条件下で責任を免除するため None 97. データサイエンスプロジェクトにおける「データライセンス契約」の目的は次のうちどれですか？ データの所有権を譲渡する データの品質を保証する データの削除を要求する データの使用範囲や条件を明確にする None 98. ITセキュリティにおいて「ホワイトリスト」と「ブラックリスト」の違いとして正しい説明は次のうちどれですか？ ホワイトリストは全ての項目を禁止し、ブラックリストは全ての項目を許可する ホワイトリストはファイルの暗号化に関連し、ブラックリストは暗号化に関係しない ホワイトリストとブラックリストは同じ意味を持つ ホワイトリストは許可された項目のみを許可し、ブラックリストは禁止された項目を拒否する None 99. 音声データを処理する際、音の周波数成分を時間とともに解析するために使用される手法はどれですか？ Fourier変換 自己相関 遅延プロット サポートベクターマシン None 100. 自然言語処理において、Word2Vecモデルが特定の単語間の意味的類似性を学習する仕組みは次のうちどれですか？ 各単語の共起行列を直接計算する。 単語の品詞情報を基にベクトルを生成する。 周辺単語の文脈情報を使用してベクトルを最適化する。 各単語を直接One-Hotエンコーディングで表現する。 None Time's up
