E資格～模擬試験～ 2024年10月31日2024年11月3日 ailearn 1. GPUと比べたFPGAの利点として正しいものはどれですか？ 固定されたアーキテクチャを持ち、高速な並列計算が得意である 主にグラフィックス処理に使用される アーキテクチャを柔軟に変更でき、特定の用途に最適化できる 大規模なディープラーニングに特化している None 2. 次のうち、画像認識モデルでよく使われる「データ拡張」の技術に含まれないものはどれですか？ 画像の回転 画像の平滑化 画像の拡大縮小 画像の反転 None 3. 順伝播型ネットワークにおけるドロップアウト率が高すぎる場合、どのような影響がありますか？ モデルが過学習しやすくなる モデルの重みがゼロに収束する モデルの精度が向上する モデルの学習が困難になり、収束しない可能性がある None 4. VAEの潜在空間における「再パラメータ化トリック」の目的は何ですか？ データの次元を削減する モデルの学習速度を速める 勾配を計算可能にし、バックプロパゲーションを適用できるようにする モデルの精度を下げる None 5. ニューラルネットワークの学習において、バッチ正規化が勾配消失問題を軽減する理由は何ですか？ 重みの初期化を改善するため 学習率を動的に調整するため 各層の出力を正規化し、勾配が適切に伝播するため 出力層の活性化関数を変更するため None 6. 強化学習における「エージェント」の役割は何ですか？ 環境の状態を制御する 環境からの報酬を基に行動を選択する 環境の次の状態を予測する 報酬を設定する None 7. 次のうち、生成モデルの一種である「Energy-Based Model（EBM）」の特徴はどれですか？ データを確率密度に変換する ラベル付きデータのみを使用して学習する 生成器と判別器を同時に使用する エネルギー関数を定義し、低エネルギー状態のデータを生成する None 8. 仮想環境「Anaconda」が提供する主な機能はどれですか？ ウェブサイトのホスティング ゲーム開発環境の構築 クラウドサーバーの管理 データサイエンスや機械学習のためのPython環境とパッケージ管理の統合 None 9. 次のうち、LSTMが通常のRNNに比べて勾配消失問題に対処できる理由として正しいものはどれですか？ LSTMは逆伝播を行わない LSTMは短期的な情報のみを保持する LSTMはゲート機構を利用して、重要な情報を長期的に保持できる LSTMは隠れ層の重みを固定する None 10. CycleGANの主な用途として最も適切なものはどれですか？ 異なるドメイン間の画像変換 画像の分類 データの圧縮 文章生成 None 11. 情報理論における「エントロピー」の定義は何ですか？ システムの乱雑さや不確実性を測る尺度 データを圧縮するアルゴリズム 情報の内容量 伝送速度を表す指標 None 12. 順伝播型ニューラルネットワークで、ドロップアウト率を適切に設定する理由は何ですか？ 過学習を防ぎつつ、モデルの精度を維持するため 勾配の爆発を防ぐため モデルの複雑さを減少させるため モデルの精度を向上させるため None 13. 強化学習において、報酬を割り引くために使用される値は何ですか？ 学習率 割引率（Discount Factor, γ） 方策（Policy） 探索パラメータ None 14. Faster R-CNNにおいて、RPNで生成された候補領域（Region Proposals）の数が多すぎると、どのような影響が考えられますか？ 検出精度が向上するが、計算コストが増加する 検出精度が低下し、計算コストも増加する 候補領域が多いほど、精度は一定のままで計算速度が向上する 候補領域が増えると、NMSの効果がなくなる None 15. 順伝播型ネットワークにおける「勾配クリッピング」の主な目的は何ですか？ 勾配消失を防ぐため モデルの重みを初期化するため 勾配爆発を防ぎ、学習を安定させるため 学習率を自動調整するため None 16. 自然言語処理において「シーケンス・トゥ・シーケンス（Seq2Seq）」モデルがよく使用されるタスクはどれですか？ 画像認識 音声認識 自動翻訳 データ前処理 None 17. 順伝播型ネットワークにおいて、ReLU関数が活性化関数として好まれる理由は次のうちどれですか？ 負の値に対しても出力があるため すべての出力が1になるため モデルの重みを正規化するため 勾配消失問題を軽減できるため None 18. 独立な事象 A と B の同時発生確率は、次のうちどれですか？ P(A) + P(B) P(A | B) × P(B) P(A) - P(B) P(A) × P(B) None 19. KNN（K-Nearest Neighbors）アルゴリズムにおいて、K の値を大きく設定すると何が起こりますか？ モデルのバイアスが大きくなり、過剰に単純化される可能性がある モデルがより過学習しやすくなる モデルの複雑さが増し、学習速度が低下する モデルの精度が常に向上する None 20. 次の中で、BERTとGPTの主な違いとして正しいものはどれですか？ BERTは双方向、GPTは一方向の文脈を学習する BERTは文章生成に特化しており、GPTは文章理解に特化している BERTは主に画像認識で使用され、GPTは音声認識で使用される BERTは小規模データで学習され、GPTは大規模データで学習される None 21. 物体検出において「バックボーンネットワーク」の役割として正しいものはどれですか？ 物体の分類を行う 画像から特徴を抽出する バウンディングボックスを生成する 出力層を設計する None 22. 順伝播型ネットワークにおいて、重みの初期化が不適切な場合、学習にどのような影響がありますか？ 学習が全く行われない モデルの学習速度が極端に遅くなるか、適切に収束しない モデルがすべてのデータを無視する モデルの重みが自動で調整される None 23. 情報理論における「相互情報量」とは何を意味しますか？ 2つの変数がどれだけ同時に発生するかを示す 2つのデータセット間の距離 2つの確率変数間で共有される情報量 情報量を圧縮する際の削減率 None 24. プーリング層の主な役割は何ですか？ パラメータの数を増やす 画像の解像度を高める 特徴マップの次元を縮小し、計算量を削減する 画像の色調を調整する None 25. Transformerの各層において、正規化（Normalization）はどのような役割を果たしますか？ 計算コストを削減する 出力を安定化させ、学習を効率化する モデルの深さを減らす 残差接続を削除する None 26. a b c d None 27. 正則化が効果を発揮する場面はどれですか？ データセットが大規模であり、過学習のリスクが低い場合 モデルが過小適合している場合 損失関数が適切に収束していない場合 訓練データが少なく、モデルが過学習する場合 None 28. エッジコンピューティングにおける「フォグコンピューティング」との違いとして正しいものはどれですか？ フォグコンピューティングはエッジデバイスよりも上位のネットワーク層で処理を行う フォグコンピューティングはクラウドのみで処理を行う フォグコンピューティングはエッジデバイスを使用しない フォグコンピューティングはすべての処理をローカルで完結する None 29. セマンティックセグメンテーションで使用される「Pyramid Scene Parsing Network（PSPNet）」の利点は何ですか？ オブジェクトのサイズにかかわらず、正確なセグメンテーションを実現できる 高速なリアルタイム予測が可能である 簡単なアーキテクチャを持つ 全結合層を使用せず、セグメンテーション精度を高める None 30. 勾配降下法において、学習率が大きすぎると何が起こりますか？ モデルが過学習する 勾配が無限大になる 損失関数の最小値に収束せず、振動してしまう 訓練データが不足する None 31. Transformerにおける「Encoder-Decoder構造」の役割は何ですか？ データの圧縮と復元 入力データと出力データの間でシーケンスを学習する 勾配の計算を高速化する バッチ処理を効率化する None 32. エッジコンピューティングの導入によって、クラウド上のデータ処理に与える影響として正しいものはどれですか？ クラウドへのデータ送信量が減り、クラウドの負荷が軽減される クラウドへのデータ送信量が増え、クラウドの負荷が増加する クラウドの負荷には全く影響しない クラウドへの依存が完全になくなる None 33. ドロップアウト（Dropout）の主な役割は何ですか？ 訓練中にニューロンをランダムに無効化することで、過学習を防ぐ 学習率を自動調整する 訓練データの一部を削除する モデルの精度を向上させるためにニューロンを追加する None 34. 分散処理システムでの「レプリケーション」の目的は何ですか？ データの可用性と耐障害性を高めるために、データを複数の場所にコピーする データを削除してシステムの負荷を軽減する データを一箇所に集約して処理する データをクラウドに送信する None 35. Transformerにおける「Decoder」の役割として正しいものはどれですか？ 入力シーケンスの圧縮された表現を生成する 自己注意のみを使用して出力を予測する 残差接続を使用して入力シーケンスをそのまま出力する エンコードされた情報を基に、出力シーケンスを逐次生成する None 36. 順伝播型ニューラルネットワークにおけるL1正則化の効果はどれですか？ 重みの一部がゼロになり、特徴量選択の役割を果たす 重みの絶対値がすべて減少する モデルの訓練速度が遅くなる モデルが過学習しやすくなる None 37. 次のうち、RNNの代表的なアプリケーションはどれですか？ 画像分類 音声認識 コンピュータビジョン 強化学習 None 38. ドロップアウトがリカレントニューラルネットワーク（RNN）に対して効果的な理由は何ですか？ 過学習を防ぎ、ネットワークが長期間の依存関係を捉えるのを助ける 重みの初期化を行うため 訓練データのサイズを増加させるため 勾配消失を完全に防ぐため None 39. 次のうち、U-Netの主な応用先として正しいものはどれですか？ 画像の分類 画像の拡大縮小 画像のセグメンテーション 画像の変換 None 40. 「ImageNet」の役割として正しいものはどれですか？ 画像の生成 画像のノイズ除去 画像の圧縮 大規模な画像認識データセットと、事前学習済みモデルの基盤を提供する None 41. FPGAが特に有効となる応用分野はどれですか？ 一般的なデータベース処理 ウェブページのレンダリング テキストエディタの動作 低遅延が要求されるリアルタイム処理や信号処理 None 42. 機械学習モデルの評価において、テストデータを使う理由は何ですか？ モデルの性能を過大評価するため モデルが未知のデータに対してどの程度適切に予測できるかを評価するため 訓練データの誤差を確認するため データを削減するため None 43. A、B という2つの事象が互いに独立であるとき、P(A) = 0.3, P(B) = 0.4 のとき、A か B の少なくとも1つが起こる確率はどれですか？ 0.12 0.58 0.70 0.10 None 44. データ拡張（Data Augmentation）の主な目的は何ですか？ モデルのサイズを減らす 学習率を調整する データの次元を削減する トレーニングデータを人工的に増やして過学習を防ぐ None 45. 「アクセラレータ」とは、コンピュータシステムにおいてどのような役割を持つデバイスですか？ 処理速度を高速化するための専用ハードウェア データの保存容量を増やすためのデバイス インターネットの接続速度を向上させるデバイス 電力消費を増加させるデバイス None 46. 「深層ニューラルネットワークの説明性」を高めるために使用される手法の一つである「勾配ベースの手法」とは何ですか？ データをクラスターに分けてその振る舞いを分析する手法 データをランダムに選んでモデルを評価する手法 モデルのパラメータを全て可視化する手法 出力に対する入力の寄与を勾配を用いて計算する手法 None 47. 「ハードサンプルマイニング」とは、どのような手法ですか？ ラベルなしデータを用いてランダムにサンプリングする手法 モデルのパラメータ数を削減する手法 モデルが誤分類しやすいデータを重点的に学習する手法 ラベル付きデータを使わずに学習する手法 None 48. 機械学習における「過学習」とは何ですか？ 訓練データに対してモデルが過剰に適合し、新しいデータに対しては性能が低下する現象 モデルが十分に訓練されていない現象 データが不足している状態 訓練データとテストデータが同じ場合にのみ発生する現象 None 49. DQNにおいて「Double DQN（DDQN）」が提案された主な理由は何ですか？ Q値の過大評価を防ぎ、学習の安定性を向上させるため 学習速度を向上させるため 方策の更新頻度を増やすため 報酬関数を改善するため None 50. セマンティックセグメンテーションにおいて、「DeepLab」モデルの特徴は何ですか？ 単純なCNNを使用している 空間的ピラミッドプーリング（SPP）を採用し、異なるスケールでの特徴抽出を行う 全結合層を多用する モデルの深さが浅い None 51. 「自己回帰モデル（Auto-Regressive Model）」とTransformerの関係性について正しいものはどれですか？ Transformerは自己回帰モデルとして動作する Transformerは自己回帰モデルの欠点を補完する Transformerは自己回帰モデルの一部である Transformerは自己回帰モデルを全く使用しない None 52. 次のうち、AIの推論処理に特化したアクセラレータはどれですか？ SSD TPU HDD NIC None 53. 深層強化学習において、次元削減技術が導入される理由として正しいものはどれですか？ 状態空間が高次元である場合、効率的に学習するため 行動空間が不確実な場合、行動選択を高速化するため 方策の更新頻度を増加させるため 報酬をより多く得るため None 54. CNNの「畳み込みフィルタの数」を増やすと、モデルにどのような影響がありますか？ モデルの学習速度が大幅に低下する モデルが捉える特徴の種類が増加し、精度が向上する可能性がある モデルが過学習しやすくなる ニューロンが無効化される None 55. バッチ正規化を使用することで、次のどの効果が得られますか？ モデルの収束速度が速くなる トレーニングデータの必要量が増加する 正則化の効果が薄れる 勾配爆発問題が発生しやすくなる None 56. エッジコンピューティングが通信コスト削減に寄与する理由は何ですか？ すべてのデータをクラウドに送信するから クラウド側で計算を行い、デバイスに結果を返すから データをエッジデバイスで処理し、クラウドへの送信データ量を減らすから 大量のデータを一度に送信するから None 57. 開発環境において、「バージョン管理システム」として最も広く使用されているツールはどれですか？ Docker VirtualBox Git Jupyter Notebook None 58. L1正則化（ラッソ回帰）の特徴として正しいものはどれですか？ モデルの重みがゼロになることがある 重みが減少するが、ゼロにはならない 勾配を一定に保つ モデルの精度を低下させる None 59. CNNのプーリング層で最大プーリング（Max Pooling）を使う利点は何ですか？ 全ての入力データを平均化できる 最も重要な特徴を強調し、空間次元を縮小できる 訓練データの分散を均等にする モデルの精度を常に向上させる None 60. アクセラレータの導入による計算コスト削減の方法として適切なものはどれですか？ ストレージ容量を増加させ、計算時間を短縮する ネットワーク帯域を広げ、データ転送を高速化する CPUのみで処理を行う 特定のタスクに最適化されたハードウェアを使用し、計算効率を向上させる None 61. セマンティックセグメンテーションにおける「U-Net」の特徴は何ですか？ 画像分類に特化したネットワーク ピクセルレベルのセグメンテーションを行うネットワーク 画像の解像度を下げるためのネットワーク 時系列データを扱うネットワーク None 62. リカレントニューラルネットワーク（RNN）の順伝播において、各タイムステップで計算される出力は何に基づいていますか？ 前のタイムステップの入力のみ 現在のタイムステップの入力のみ 現在のタイムステップの入力と前のタイムステップの出力 全タイムステップの入力 None 63. 次のうち、畳み込み層のフィルタ数を増やすと、どのような影響があるか？ 計算コストが減少する モデルがより複雑になり、抽出される特徴の数が増える モデルが単純化され、汎化性能が向上する モデルのトレーニング時間が短縮される None 64. 自己教師あり学習の代表的な手法「SimCLR」の特徴は何ですか？ ラベル付きデータを用いてモデルを訓練する 入力データに対して異なる拡張を施し、コントラスト損失を用いて特徴を学習する 生成モデルを用いてデータを生成する 逐次データを用いてリアルタイムに学習を行う None 65. 「環境構築」とは何を指しますか？ ソフトウェアの実行に必要な開発・運用環境を整備する作業 プログラムのデバッグ作業 ネットワークの設定作業 ソフトウェアの保守とサポート業務 None 66. 「可視化に基づく説明性」を高めるために、畳み込みニューラルネットワークで使われる技術はどれですか？ パラメータチューニング フィルター可視化 バッチ正規化 データ拡張 None 67. バッチ正規化（Batch Normalization）が勾配消失問題に対して効果的な理由は何ですか？ ニューロンの出力を無効化するため モデルの重みをゼロにするため 各層の出力を正規化することで、勾配が消失しにくくなるため 学習率を動的に調整するため None 68. a b c d None 69. 次の中で、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）とTransformerの主な違いとして正しいものはどれですか？ BERTは双方向の自己注意を使用し、Transformerは単方向の自己注意を使用する BERTはエンコーダー部分のみを使用し、Transformerはエンコーダーとデコーダーの両方を使用する BERTは逐次処理を行い、Transformerは並列処理を行う BERTは画像データ専用で、Transformerはテキストデータ専用である None 70. 次のうち、Dockerが提供する主な機能はどれですか？ アプリケーションの実行環境をコンテナ化して、再現性の高い開発・運用環境を構築する GPUの計算速度を向上させる クラウドでデータベースを管理する ネットワーク通信を最適化する None 71. ディープラーニング環境において、仮想環境「Docker」を用いる際に、GPUを使用するために必要なセットアップはどれですか？ Dockerコンテナ内でJupyter Notebookをインストールする Dockerコンテナを使ってPythonパッケージを管理する Dockerコンテナ内でNVIDIAのCUDAおよびnvidia-docker2プラグインをインストールする Dockerコンテナを使ってAnacondaをインストールする None 72. バッチ正規化とL2正則化を組み合わせる理由として最も適切なものはどれですか？ モデルの出力を一定にするため モデルの複雑さを増加させるため 勾配爆発を防ぐため 過学習を抑えつつ、学習速度を向上させるため None 73. 「転移学習」の目的は何ですか？ ラベル付きデータを使って新しいモデルを訓練すること あるタスクで学習した知識を別のタスクに適用すること データの前処理を効率化すること モデルのパラメータを削減すること None 74. 「スパース学習」とは何を目的とする手法ですか？ モデルの精度を向上させるためにパラメータ数を増やす モデルのパラメータの多くを0にすることで、計算コストを削減する ラベルなしデータを用いて特徴を学習する 報酬を用いてモデルを訓練する None 75. Python環境における依存関係の管理を簡素化するツールとして適切なものはどれですか？ Poetry Flask Git Docker None 76. 次のうち、VGG16やResNetなどの深層CNNモデルで重要視されるテクニックはどれですか？ 残差学習 学習率減衰 入力データの圧縮 ドロップアウト None 77. エッジコンピューティングの主な目的は何ですか？ データの処理を中央のクラウドサーバーに依存させる データの処理をエッジデバイスの近くで行い、遅延を減少させる 大量のデータを一括で処理する デバイスの電力消費を増やす None 78. PCA（主成分分析）の主な目的は何ですか？ データの分類精度を高めること 高次元データを低次元に変換し、データの重要な情報を保持しつつ次元削減を行うこと データのクラスラベルを予測すること データのクラスタを見つけること None 79. 「データシャッフル」の効果として最も適切なものはどれですか？ モデルの学習を高速化する トレーニングデータの順序依存性を排除し、より安定した学習を促す モデルの複雑さを低減する バッチサイズを調整する None 80. StyleGANの特徴として正しいものはどれですか？ 生成される画像のスタイルを自由に制御できる テキスト生成に特化している 判別器を用いない モード崩壊を防ぐための技術が組み込まれている None 81. FPGA（Field Programmable Gate Array）の特徴として正しいものはどれですか？ 予め固定された構成を持つデバイス 主にデータストレージとして使用されるデバイス グラフィック処理を高速化するためのデバイス ユーザーがハードウェアの構成を再プログラム可能なデバイス None 82. 「Global Average Pooling」が用いられる目的は何ですか？ 全結合層をなくし、モデルの過学習を防ぐ 入力データを正規化する モデルの計算コストを増やす 活性化関数を調整する None 83. エッジコンピューティングにおけるデータの「プライバシー保護」のために考慮すべき要素は何ですか？ データをクラウドで保存する データをリアルタイムで送信する データのローカル処理と暗号化 デバイスを分散させる None 84. 順伝播型ネットワークにおける「エポック」とは何ですか？ モデルの性能を評価するためのテストデータ 訓練データ全体を1度モデルに与えて学習するプロセス 重みを初期化するプロセス モデルのパラメータをチューニングするプロセス None 85. VGG16とResNetの主な違いは何ですか？ VGG16は非常に浅いネットワークで、ResNetは非常に深いネットワークである VGG16はスキップ接続を使用し、ResNetは使用しない VGG16はクロスエントロピー誤差を使用せず、ResNetは使用する VGG16は全結合層を多用し、ResNetは残差学習を採用している None 86. 次のうち、「REINFORCE」アルゴリズムの特徴として最も適切なものはどれですか？ Q値を用いて価値関数を近似する 経験再生を行い、効率的に学習を進める 方策勾配法を使用し、方策を直接最適化する 報酬の割引率を調整する None 87. 分散処理とは何を指しますか？ データを一元的に管理するシステム 複数の計算リソースにタスクを分配して処理を行う手法 一台のサーバーですべての計算を行う手法 クラウドでデータを保管する手法 None 88. 分散処理システムにおける「リーダー選出アルゴリズム」として正しいものはどれですか？ データの圧縮を行うアルゴリズム ノード間のデータ転送を最適化するアルゴリズム データベースのクエリを最適化するアルゴリズム PaxosやRaftなどの合意アルゴリズム None 89. 正則化の導入により、どのようにしてモデルのバイアス-バリアンストレードオフが影響を受けますか？ 正則化によりバイアスが減少し、バリアンスが増加する 正則化によりバイアスが増加し、バリアンスが減少する バイアスとバリアンスの両方が増加する バイアスとバリアンスの両方が減少する None 90. 情報圧縮におけるハフマン符号の役割は何ですか？ データのエントロピーを減らす データを効率的に符号化するために最適な可変長符号を生成する データを復元する データをランダムに並べ替える None 91. エッジコンピューティングがクラウドコンピューティングと異なる点として正しいものはどれですか？ 大規模なデータのバックアップを行う クラウドに全データを保存する データの処理をローカルで行う 処理能力がクラウドよりもはるかに高い None 92. 次のうち、BERTのトレーニングに使用される主なタスクはどれですか？ 画像分類 マスクされた単語の予測（Masked Language Model, MLM） 文章の圧縮 音声認識 None 93. 自然言語処理において「ELMo（Embeddings from Language Models）」の最大の特徴は何ですか？ 単方向の文脈を考慮する 双方向の文脈を考慮し、動的な単語埋め込みを生成する 単語の出現頻度に基づいてベクトルを生成する 計算コストが非常に低い None 94. エッジコンピューティングの課題として最も適切なものはどれですか？ データの集中管理が難しい クラウドへの依存度が高い ネットワークの帯域幅を広げる必要がある デバイス側の計算リソースや電力制約 None 95. 「RNN（Recurrent Neural Network）」が自然言語処理においてよく使用される理由として正しいものはどれですか？ 単語の順序を無視する 計算コストが非常に低い シーケンスデータを処理でき、過去の情報を保持できる 単語の関係性を学習できない None 96. ディープQネットワーク（DQN）の主な特徴は何ですか？ エージェントの方策を直接学習する Q値の更新を行わない ランダムに行動を選択する 深層ニューラルネットワークを用いてQ値を近似する None 97. 強化学習において「逆強化学習（Inverse Reinforcement Learning）」の目的は何ですか？ エージェントの行動を予測すること 環境の状態を再構成すること 報酬関数を未知の状態で推定すること 方策を直接学習すること None 98. 次のうち、Transformerが自己注意メカニズムを使用することの利点として最も適切なものはどれですか？ 並列処理が可能で、長いシーケンスも効率的に処理できる 時系列依存を完全に無視できる 勾配消失問題を根本的に解決する 各トークンの位置情報を完全に消去する None 99. RMSPropの特徴は何ですか？ 勾配の二乗平均を使用して学習率を調整する 一定の学習率で更新を行う モデルの重みをランダムに更新する 過去の重みを使用しない None 100. 「説明可能な強化学習」で利用されることの多いアプローチはどれですか？ 深層強化学習の全体的な挙動を評価する手法 データをランダムに選んでモデルを評価する手法 状態価値や行動価値を明示的に説明する手法 パラメータチューニングを用いる手法 None Time's up
