1.
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？
2.
非構造化データの中で、画像の特徴量を抽出するために使用される「SURF」や「SIFT」は何の例ですか？
3.
動画データ処理において、アクション認識（Action Recognition）を実現するために使用される技術の組み合わせとして最も適切なのは次のうちどれですか？
4.
テキストデータの前処理において、ストップワードとは何ですか？
5.
音声データ処理において、リカレントニューラルネットワーク（RNN）の代わりにトランスフォーマーモデルが使用されることが増えている主な理由は次のうちどれですか？
6.
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？
7.
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？
8.
音声認識モデルにおいて、時間的な依存性を考慮したネットワーク構造は次のどれですか？
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非構造化データ処理において、画像データの特徴抽出によく使用される手法はどれですか？
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自然言語処理（NLP）において、テキストの単語やフレーズを数値データに変換する手法として最も一般的なのはどれですか？
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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？
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画像認識において、画像のサイズや位置の違いに対してロバストなモデルを作成するために使用される手法はどれですか？
13.
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？
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画像データの分類において、転移学習が有効である理由は何ですか？
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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？
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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？
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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？
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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？
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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？
21.
非構造化データにおける「アノテーション」とは何を指しますか？
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非構造化データの特徴量抽出において、音声データからメル周波数ケプストラム係数 (MFCC) を使用する主な理由は何ですか？
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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？
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自然言語処理において、トピックモデリングを行うために広く使われる手法はどれですか？
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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？
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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？
