E資格～模擬試験～ 2024年10月31日2024年11月3日 ailearn 1. 「メタ学習」の主な目的は何ですか？ 学習アルゴリズム自体を学習し、新しいタスクに迅速に適応すること 学習済みのモデルを再利用して、新しいデータを学習すること モデルのハイパーパラメータを最適化すること データの次元を削減すること None 2. ある情報源が4つの異なる事象 {A, B, C, D} を等確率で生成する場合、この情報源のエントロピーはどれですか？ 1ビット 2ビット 4ビット 8ビット None 3. セマンティックセグメンテーションにおいて、評価指標として使用される「IoU（Intersection over Union）」とは何を表しますか？ 予測された領域と正解領域の重なり具合を評価する指標 画像の解像度を表す指標 モデルの精度を評価する指標 計算コストを表す指標 None 4. GANの学習で発生する「勾配消失問題」を緩和するために提案された技術はどれですか？ バッチ正規化 再パラメータ化トリック Wasserstein損失関数 クロスエントロピー損失関数 None 5. エッジコンピューティングにおいて、デバイス間の通信の信頼性を確保するために必要な対策として最も適切なものはどれですか？ デバイスの計算速度を上げる ネットワークの冗長化やデータの暗号化 全てのデータをクラウドに送信する ネットワーク帯域を減らす None 6. 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 7. エッジコンピューティングが求められるシナリオとして適切なものはどれですか？ 大量のデータをバックアップするためのリモートサーバー 通常のデータストレージ用途のパーソナルクラウド 高速なリアルタイム処理が必要な自動運転システム 大規模なバッチ処理が必要な分析システム None 8. Transformerモデルで使用される「自己注意（Self-Attention）」機構の役割は何ですか？ シーケンス内の全ての単語に均一な重みを割り当てる 各単語の相対的位置関係を強調する 各単語がシーケンス内の他の単語とどのように関連するかを捉える 各単語をランダムにシャッフルする None 9. GANにおいて、生成器の目的は何ですか？ 偽のデータを生成し、それを判別器に対して本物のデータのように見せかける 本物のデータを識別する データを分類する データを削減する None 10. 符号化率 R = 5 kbps、通信路容量 C = 8 kbps のとき、この通信の信頼性はどうなりますか？ 伝送誤りが発生する可能性が高い 伝送は誤りなく行われる可能性が高い 通信が遅くなる 通信が中断される None 11. リカレントニューラルネットワーク（RNN）の最大の特徴は何ですか？ 非線形活性化関数を使用すること パラメータの共有がないこと 時系列データに適していること 固定長のデータのみを扱うこと None 12. 自己注意（Self-Attention）機構の計算において、各トークンのスコアはどのように計算されますか？ 各トークンのベクトルの内積 各トークンの位置情報を参照 トークンの順序を無視してランダムに決定 トークンの勾配に基づいて計算 None 13. セマンティックセグメンテーションにおいて、Encoder-Decoderアーキテクチャの利点として正しいものはどれですか？ 学習データを減らすことができる 予測速度を上げることができる 複雑なオブジェクトのセグメンテーションに有効である モデルの精度を犠牲にする None 14. Transformerにおける「ポジショナルエンコーディング」の役割は何ですか？ シーケンス全体を圧縮する 時系列データの位置情報を反映させる 勾配消失を防ぐ モデルの出力を正規化する None 15. ResNetで導入された「スキップ接続（Skip Connection）」の主な目的は何ですか？ モデルの計算コストを削減する モデルのパラメータ数を増やす 勾配消失問題を軽減し、非常に深いネットワークでも学習を可能にする 入力データを強化する None 16. 勾配降下法（Gradient Descent）における主な目的は何ですか？ モデルの学習速度を上げる 損失関数の値を最小化するために重みを更新する モデルの複雑さを減らす データの分布を正規化する None 17. 「フェアネス」の確保が特に重要な領域はどれですか？ 医療、金融、司法などの分野 画像分類タスク 音声認識システム ゲームAI None 18. 次のうち、ResNetにおいて使用されていない要素はどれですか？ 残差ブロック スキップ接続 ドロップアウト バッチ正規化 None 19. RNNの勾配爆発問題に対処するために採用される技術は次のうちどれですか？ 勾配クリッピング ドロップアウト L2正則化 バッチ正規化 None 20. 物体検出における「IoU（Intersection over Union）」とは何を表しますか？ 学習率の調整 予測バウンディングボックスと正解バウンディングボックスの重なり度合い 畳み込み層のフィルタ数 物体の大きさを正規化する指標 None 21. 物体検出タスクにおける「NMS（Non-Maximum Suppression）」の目的は何ですか？ 学習率を最適化する 画像の解像度を上げる 重複するバウンディングボックスを削除し、最も信頼度の高いボックスを選択する データのノイズを除去する None 22. ドロップアウトとL2正則化の主な違いは何ですか？ ドロップアウトはランダムにニューロンを無効化し、L2正則化は重みにペナルティを課す ドロップアウトは重みにペナルティを課し、L2正則化はニューロンを無効化する 両方ともモデルの複雑さを増加させる 両方とも重みをゼロにする None 23. エッジコンピューティングの進化に伴い、将来的に予測される応用分野として適切なものはどれですか？ 大規模なデータセンターの運営 オンラインショッピングの配送管理 デスクトップアプリケーションの処理 スマートシティのリアルタイム交通管理システム None 24. CNNモデルにおいて、過学習を防ぐために広く用いられるテクニックはどれですか？ ドロップアウト バッチ正規化 プーリング 活性化関数の変更 None 25. 複数のプロジェクトで異なるバージョンのPythonやライブラリを利用する場合、どのような環境構築手法が推奨されますか？ すべてのプロジェクトで同じ環境を使い回す システム全体にすべてのライブラリをインストールする 各プロジェクトで同じライブラリのバージョンを強制的に使用する 各プロジェクトごとに仮想環境を作成し、依存関係を分離する None 26. 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 27. 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 28. 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 29. エッジコンピューティングのデバイスが持つ「電力制約」を軽減するために採用される技術はどれですか？ 低消費電力のプロセッサや効率的なアルゴリズムの利用 クラウドへのデータ転送の増加 バックアップの頻度を増加させる データ処理を全てクラウドに移行する None 30. 「コントラスト学習（Contrastive Learning）」の目的は何ですか？ データの類似度を最大化し、異なるデータ間の距離を広げる 報酬を最大化するようにエージェントに行動を学習させる ラベル付きデータから分類器を訓練する 複数のモデルを比較して最適なモデルを選択する None 31. 「経験再生（Experience Replay）」がDQNに導入される理由として正しいものはどれですか？ 訓練データのバイアスを減らし、効率的な学習を行うため 訓練データを削減するため エージェントの方策を改善するため 報酬をリアルタイムで更新するため None 32. 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 33. GANにおいて、判別器の役割は何ですか？ データを生成する データを圧縮する 本物のデータと偽物のデータを区別する データを分類する None 34. YOLOのような1ステージ物体検出アルゴリズムにおいて、バウンディングボックスの信頼度スコアが高いにもかかわらず誤検出が発生する原因として考えられる要素はどれですか？ NMSの適用が不適切だった アンカーサイズが不適切だった 物体の位置が正確にラベル付けされていなかった フィルタサイズが小さすぎた None 35. 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 36. 次のうち、深層学習の「解釈性」と「説明性」の違いとして最も正しい説明はどれですか？ 解釈性は予測精度の向上に関わるが、説明性は関係しない 解釈性はモデルの内部構造を理解すること、説明性はモデルの予測結果の理由を明示すること 解釈性はブラックボックス性を強化すること、説明性は精度を最大化すること 解釈性はモデルのパフォーマンスを測定し、説明性はモデルを可視化すること None 37. a b c d None 38. アクセラレータとして最も一般的に使用されるデバイスはどれですか？ GPU（Graphics Processing Unit） HDD（Hard Disk Drive） SSD（Solid State Drive） NIC（Network Interface Card） None 39. 物体検出アルゴリズムであるYOLOのバージョン3（YOLOv3）の主な改良点として正しいものはどれですか？ 1つの解像度でのみ予測を行う 異なるスケールで予測を行い、より小さな物体も検出できる 物体の位置情報のみを予測する RPNを使用して速度を改善した None 40. CNNの「パディング」が重要な理由は何ですか？ 畳み込み演算後の出力サイズを調整し、特徴の損失を防ぐため フィルタサイズを変更するため モデルの重みを自動更新するため データを無作為に削除するため None 41. アダム（Adam）の利点として正しいものはどれですか？ すべての学習問題で最高のパフォーマンスを発揮する 学習率を手動で調整する必要がない 勾配の過去の値に基づいて学習率を自動調整し、効率的に学習する どのような損失関数にも適用できる None 42. 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 43. L2正則化とドロップアウトのどちらかを使用すべき場面として最も適切な状況はどれですか？ データが非常に多く、過学習のリスクが低い場合 ニューラルネットワークの深さを増やしたい場合 モデルの訓練時間を短縮したい場合 データが少なく、過学習のリスクが高い場合 None 44. 「Transformer」がLSTMやGRUに比べて自然言語処理で優れている点として最も適切なものはどれですか？ 時系列データの扱いが得意 計算コストが低い モデルの構造が単純である 並列計算が可能で、長いシーケンスも効率的に処理できる None 45. 「クロスバリデーション」の目的は何ですか？ モデルのパラメータ数を減らす モデルの学習速度を向上させる モデルの性能をより正確に評価する データ拡張を行う None 46. 次のうち、アクセラレータを使用することで予想される課題として最も適切なものはどれですか？ ストレージ容量が増える 専用のプログラミングスキルが必要になる場合がある ネットワーク速度が低下する 汎用性が高くなりすぎる None 47. 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 48. GANの判別器が「本物」と「偽物」のデータを正確に識別できるようになりすぎた場合、生成器にどのような問題が発生しますか？ 生成器が学習できなくなる 生成器がより高品質なデータを生成できる 生成器がモード崩壊を起こす 生成器のパラメータ数が増加する None 49. 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 50. ディープラーニングモデルのトレーニングにおいて、GPUが有利となる主な理由は何ですか？ データの保存容量が大きいため ネットワーク速度が高速であるため 大規模な行列演算を並列に実行できるため プログラムの実行がシングルスレッドで行われるため None 51. 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 52. 自動運転車におけるエッジコンピューティングの役割として最も重要なものはどれですか？ 車両がクラウドサーバーにすべてのデータを送信して処理する 車両内でデータを保管するだけで、クラウドに依存する 車両が他の車両とデータを共有するための手段を提供する 車両内でリアルタイムにデータを処理し、外部ネットワークに依存せずに意思決定を行う None 53. 物体検出において、「多段階検出モデル」とは何を指しますか？ 画像を複数の段階で処理し、各段階で異なる特徴を学習するモデル モデルの層を追加し、複数の物体を検出するモデル データセットを分割して学習するモデル 異なる解像度の画像を同時に学習するモデル None 54. CNNにおける「フィルタサイズ」と「ストライド」の関係について正しい説明はどれですか？ ストライドが大きくなると出力サイズが大きくなる ストライドが大きくなると出力サイズが小さくなる フィルタサイズが小さいと出力サイズが増える フィルタサイズが大きいとストライドが小さくなる None 55. 深層強化学習において、エージェントの行動の説明性を向上させるために使われる技術の一つは何ですか？ 状態価値関数の可視化 勾配ブースティング サポートベクターマシンの適用 データの正規化 None 56. 機械学習において、L2正則化（リッジ回帰）が効果的な理由として最も適切なのはどれですか？ モデルのパラメータをより複雑にするため モデルのパラメータに対するペナルティを課し、過学習を防ぐため データを正規化するため 学習速度を上げるため None 57. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）の最大の特徴は何ですか？ 単方向の文脈を捉える 画像認識に特化している 単語の出現頻度を考慮する 双方向の文脈を捉える None 58. 情報量の単位として「ビット」が使われる理由は何ですか？ 2つの可能な結果を区別するのに必要な情報量が1ビットだから 情報の量を測定するための物理的単位であるため 情報の伝送速度を示す指標であるため 情報源のエントロピーを表すため None 59. 次のうち、Seq2SeqモデルのDecoder部分で使われる典型的なRNNアーキテクチャはどれですか？ CNN LSTM MLP Transformer None 60. 次のうち、GPT（Generative Pretrained Transformer）が持つ最大の特徴はどれですか？ 双方向の文脈を捉える 一方向（左から右）のみで文脈を捉え、文章生成に特化している 画像処理に特化している 単語の出現頻度を基に文を生成する None 61. Transformerモデルにおける「Layer Normalization」は、どの段階で適用されますか？ マルチヘッド注意機構の出力と残差接続の間 フィードフォワード層の入力部分 モデル全体の最終層 ポジショナルエンコーディングの後 None 62. エッジデバイスの計算リソースを効率的に活用するために、使用される技術として最も適切なものはどれですか？ コンテナ仮想化 クラウドストレージ データウェアハウス データバックアップ None 63. 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 64. 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 65. 勾配降下法における「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 損失関数が最適な値に急速に収束する 損失関数が最適な値に収束せず、振動する 勾配が爆発し、学習が停止する None 66. CNNにおける活性化関数として最もよく使用されるものはどれですか？ ReLU関数 シグモイド関数 ソフトマックス関数 タンジェントハイパボリック関数 None 67. 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 68. 分散処理システムで「キャパシティプランニング」を行う際に考慮すべき要素はどれですか？ ノード数、データ量、処理速度、ネットワーク帯域 データの種類とラベルの数 データを一元的に管理する方法 クラウドストレージの容量 None 69. 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 70. FPGAの動作効率を最大化するために重要な要素は何ですか？ ストレージの最大化 ネットワーク速度の向上 ハードウェア構成の最適化と特定タスクに合わせたプログラミング ディープラーニングのトレーニング時間の短縮 None 71. 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 72. 次のうち、「Self-Attention Mechanism」が使用される目的として最も適切なものはどれですか？ 文全体の文脈を考慮し、各単語間の依存関係を効率的に捉えるため 文章を効率的に要約するため 単語の出現頻度を学習するため テキストデータを前処理するため None 73. 自然言語処理において「Attention Mechanism」の役割は何ですか？ 単語の重要度を測定し、重要な単語に焦点を当てる 単語の出現頻度を学習する 文全体の長さを調整する 文章の要約を行う None 74. 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 75. 「教師あり学習」とはどのような学習方法ですか？ ラベル付きデータを用いてモデルを訓練する ラベルなしデータを用いてモデルを訓練する 報酬を最大化するようにモデルを訓練する モデルが自律的にデータを生成する None 76. GANの訓練における問題点として最も一般的なものは何ですか？ 過学習 学習率の低下 バッチサイズの不足 モード崩壊 None 77. L2正則化（リッジ回帰）の目的は何ですか？ モデルのパラメータを増やすため モデルの複雑さを抑え、過学習を防ぐため 勾配の振動を抑えるため 学習速度を上げるため None 78. 分散処理における「キャッシュの一貫性」を保つために使用される技術はどれですか？ キャッシュコヒーレンスプロトコル 二相コミットプロトコル リーダー選出アルゴリズム データローカリティ None 79. 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 80. 物体検出における「アンカー（Anchor）」の役割は何ですか？ 画像を小さく分割する バウンディングボックスの初期候補を提供する 物体のサイズを正規化する 出力層の勾配を安定化させる None 81. ディープラーニングモデルを大規模データセットでトレーニングする際にクラウド環境を選択する利点として適切なものはどれですか？ 必要に応じて計算リソースをスケールアップ・スケールダウンできる ローカル環境での計算が常に速い インターネット接続が不要になる ストレージ容量を減らすことができる None 82. 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 83. CNNにおける「ReLU関数」が学習効率を高める理由はどれですか？ 出力をゼロに制限するため データを正規化するため 重みをゼロにするため 非線形性を導入し、勾配消失を防ぐため None 84. セマンティックセグメンテーションにおいて、「CRF（Conditional Random Field）」が使用される主な理由は何ですか？ セグメンテーション結果のスムーズさを向上させるため 学習速度を向上させるため モデルのパラメータ数を削減するため ピクセルごとのラベルを正規化するため None 85. 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 86. 順伝播型ネットワークにおける「ミニバッチ学習」とは何ですか？ 全ての訓練データを一度にモデルに入力する手法 訓練データを少数のサブセットに分け、それぞれで学習を行う手法 訓練データをランダムに並べ替える手法 訓練データを正規化する手法 None 87. セマンティックセグメンテーションにおける「Dilated Convolution（膨張畳み込み）」の主な目的は何ですか？ 解像度を下げずに受容野を広げる ピクセルのスパース性を高める モデルの計算負荷を減らす モデルのパラメータ数を削減する None 88. ある通信路で、信号対雑音比 (SNR) が 20dB、帯域幅が 2kHz であるとき、シャノンの通信路容量はおよそどれですか？ 20 kbps 26.6 kbps 13.3 kbps 40 kbps None 89. 次のうち、Q学習とSarsaの主な違いとして正しいものはどれですか？ Q学習は方策を直接学習し、Sarsaは価値関数を学習する Q学習はオフポリシー、Sarsaはオンポリシーである Q学習は方策勾配法を使用し、Sarsaは使わない Q学習は報酬の割引率を持たず、Sarsaは持つ None 90. 「アンサンブル学習」の一種である「ブースティング」の特徴はどれですか？ 各モデルを並列に訓練する 正則化を強化する バッチサイズを増加させる 各モデルを逐次的に訓練し、前のモデルのエラーを修正する None 91. 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 92. 大数の法則は何を示していますか？ 大きな数は常に正しい 標本の数を増やすと、標本平均が母平均に近づく 母集団分布の形状が標本サイズに依存する 標本の数を増やすと、分散が増大する None 93. 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 94. 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 95. 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 96. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）において、畳み込み層の役割は何ですか？ 入力データの次元を削減する 入力画像の特徴を抽出する ノイズを除去する 出力を正規化する None 97. 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 98. セマンティックセグメンテーションにおいて、「ピクセルワイズソフトマックス（Pixel-wise Softmax）」が必要とされる理由は何ですか？ 画像全体に同一のラベルを割り当てるため モデルの出力を正規化するため デコーダー部分での計算コストを削減するため 各ピクセルごとにクラス確率を計算し、最も高いクラスを予測するため None 99. セマンティックセグメンテーションとは何ですか？ 画像内の個々の物体を検出する 画像の各ピクセルにクラスラベルを割り当てる 画像を前処理する手法 画像の解像度を上げるための手法 None 100. GPUを使用する利点として正しいものはどれですか？ 並列計算による大量のデータ処理が可能 ストレージ容量が増加する ネットワーク速度が向上する データの一貫性が保証される None Time's up
