E資格～模擬試験～ 2024年10月31日2024年11月3日 ailearn 1. 分散処理システムにおいて「データローカリティ」とは何を指しますか？ データを一箇所に集約して処理すること データを処理するノードが、データに近い場所にあること データをクラウドに保存すること データを定期的にバックアップすること None 2. サポートベクターマシン（SVM）はどのような問題に使用されますか？ 主に回帰問題 主にクラスタリング問題 主に分類問題 主に次元削減問題 None 3. 情報理論において、雑音が多い通信路でエラーを減らすための典型的な方法はどれですか？ 符号化の冗長性を減らす データを削除する 符号を短くする より多くの冗長性を追加する None 4. 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 5. 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 6. アダム（Adam）最適化アルゴリズムはどのような特徴を持っていますか？ 定数学習率を使用する 勾配の過去の動きに基づいて学習率を自動で調整する 常に学習速度を遅くする 損失関数の形状に依存しない None 7. 強化学習における「方策（Policy）」とは何を指しますか？ エージェントが次の状態を予測するためのモデル エージェントが各状態でどの行動を取るかを決定するルール 環境から得られる報酬の計算方法 エージェントのQ値を更新するアルゴリズム None 8. 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 9. 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 10. 順伝播型ネットワークで使用される活性化関数の役割は何ですか？ 重みを更新するため 非線形性を導入し、モデルに複雑なパターンを学習させるため モデルの重みを初期化するため 入力データを正規化するため None 11. 次のうち、セマンティックセグメンテーションにおいて「パッチベースのアプローチ」が適しているシナリオはどれですか？ リアルタイム予測が必要な場合 単純なオブジェクト分類 高解像度の大規模画像のセグメンテーション 計算リソースが限られている場合 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. Gated Recurrent Unit（GRU）の特徴として正しいものはどれですか？ 忘却ゲートがない 出力ゲートがない 計算がLSTMより複雑 勾配消失問題を解決しにくい None 14. セマンティックセグメンテーションで、アトリウムネットワーク（Atrous Convolution）が使用される理由として最も適切なものはどれですか？ 高解像度の特徴を維持しながら、広い受容野を確保するため 計算コストを削減するため 全結合層を減らすため モデルのサイズを縮小するため None 15. 「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 16. エントロピー符号化の目的は何ですか？ データの信頼性を向上させること データの不確実性を増やすこと エントロピーに基づいて、情報量に応じた符号を割り当てることで、データの圧縮率を高めること データの雑音を増やすこと None 17. 「セマンティックセグメンテーション」とは何を指しますか？ 画像内の個別の物体を検出する 画像の各ピクセルにラベルを割り当て、物体の領域を予測する 画像の解像度を上げる 画像のノイズを除去する None 18. 「教師なし学習」の主な目的は何ですか？ モデルが入力データから潜在的な構造を見つけ出すこと ラベル付きデータを使ってモデルを訓練すること 報酬に基づいて行動を選択すること モデルが自動的にラベルを生成すること None 19. 分散処理システムにおける「データパーティショニング」の目的は何ですか？ データを一箇所に集約して保存する データを圧縮して保存する データの一貫性を保証する データを複数のノードに分割して保存し、負荷を分散する None 20. 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 21. 機械学習において、交差検証を行う主な理由は何ですか？ 訓練データの誤差を最小化するため テストデータをより有効に使うため モデルの過学習を防ぐため モデルのハイパーパラメータを最適化するため None 22. 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 23. エッジコンピューティングの利点として正しいものはどれですか？ データ処理の遅延を減らす データの安全性を低下させる データの送信コストを増加させる すべてのデータをクラウドに集約する None 24. セマンティックセグメンテーションにおいて、バウンダリーピクセルの誤りを最小化するために効果的な手法はどれですか？ データ拡張 スキップ接続 CRFによる後処理 ドロップアウト None 25. 順伝播型ネットワークでのバッチ正規化（Batch Normalization）の主な効果は何ですか？ 訓練データの正規化を行い、データの分布を揃える 各層の出力を正規化し、学習の安定性を向上させる モデルの過学習を防ぐ モデルの重みをランダムに初期化する None 26. TPU（Tensor Processing Unit）は主にどのような用途に特化していますか？ グラフィック処理に特化したハードウェア 一般的なデータ処理に特化したハードウェア ネットワーク管理に特化したハードウェア ディープラーニングの推論やトレーニングに最適化されたハードウェア None 27. 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 28. 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 29. 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 30. 条件付き確率 P(A | B) の定義はどれですか？ P(A) × P(B) P(A) / P(B) P(A ∩ B) / P(B) P(A) - P(B) None 31. 深層強化学習において、連続行動空間を処理するために使用されるアルゴリズムはどれですか？ DQN（Deep Q-Network） DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient） REINFORCE Q学習 None 32. 「特徴量の重要度」を示す手法の一つである「パーミュテーションインポータンス」とは何ですか？ 特徴量を削減し、その結果を評価する手法 特徴量の数を増加させてモデルを評価する手法 特徴量を一つずつ除外して評価する手法 特徴量をランダムにシャッフルし、その影響を測定する手法 None 33. 「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 34. 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 35. CNNにおける「パディング」の主な目的は何ですか？ 入力画像のサイズを増加させる 畳み込み演算後の出力サイズを保持するために入力データの周りをゼロで埋める 出力層での正規化を行う ニューロンの活性化を抑える None 36. 次のうち、深層強化学習で多用される「ソフトアクタークリティック（SAC）」の特徴として正しいものはどれですか？ 方策を持たない強化学習手法である 最大エントロピー原理に基づき、行動の多様性を保持しつつ学習する 確定論的な方策を使用して学習する 報酬を一定に保ちながら学習を行う None 37. Dockerを使った開発環境の構築で、複数のコンテナが相互に通信するために必要な設定は何ですか？ 各コンテナを独立したサーバーとして設定する すべてのコンテナを同じホストで実行する Docker Composeを使ってネットワークを構成する 各コンテナのIPアドレスを固定する None 38. 順伝播型ネットワーク（Feedforward Neural Network）で最も基本的な構造はどれですか？ 入力層、隠れ層、出力層 入力層と出力層のみ 入力層と2つの出力層 隠れ層と出力層のみ None 39. 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 40. 回帰分析において、目的変数が連続値である場合、適切な手法は次のどれですか？ ロジスティック回帰 線形回帰 サポートベクターマシン K-最近傍法 None 41. リカレントニューラルネットワーク（RNN）における「バックプロパゲーション・スルー・タイム（BPTT）」の最大の課題は何ですか？ 勾配爆発 メモリ効率の悪さ 勾配消失 学習速度の低下 None 42. 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 43. a b c d None 44. 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 45. CNNにおける「ストライド」とは何ですか？ プーリング層でのデータ抽出範囲 重みの更新方法 フィルタが畳み込む際の移動距離 活性化関数の種類 None 46. 確率の定義において、サンプルスペース（標本空間）とは何ですか？ 発生しうる全ての結果の集合 確率が0になる事象の集合 予想される結果の集合 可能な事象の一部を集めたもの None 47. 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 48. 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 49. 次のうち、「ローカル説明」とは何を指しますか？ モデル全体の振る舞いを説明すること 特定の予測結果に対してその理由を説明すること モデルの訓練データの説明を行うこと モデルの訓練プロセス全体を説明すること None 50. 順伝播型ネットワークにおいて、バイアスユニットの役割は何ですか？ 入力データのスケールを調整する モデルの複雑さを減らす 関数のオフセットを調整し、モデルがより多様な入力に対応できるようにする モデルの学習速度を向上させる None 51. 2つの独立した確率変数 X と Y の期待値 E(X) = 3, E(Y) = 5 のとき、X + Y の期待値はどれですか？ 15 3 8 5 None 52. アンサンブル学習（Ensemble Learning）の目的として正しいものはどれですか？ モデルのパラメータ数を減らす 複数のモデルを組み合わせて汎化性能を向上させる データの前処理を効率化する モデルのトレーニング時間を短縮する None 53. リカレントニューラルネットワーク（RNN）における「Teacher Forcing」の目的は何ですか？ 学習を高速化するため 勾配消失問題を防ぐため モデルが過去の正しい出力に基づいて学習するようにするため 過学習を防ぐため None 54. 符号化定理に基づき、帯域幅 B と通信路容量 C の関係に影響を与える要因は何ですか？ 信号対雑音比 (SNR) データの種類 情報源のエントロピー 通信プロトコル None 55. 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 56. CNNにおける「ソフトマックス関数」の役割は何ですか？ ニューラルネットワークの全てのニューロンを活性化する データを正規化する データの次元を削減する 出力層において、複数クラスの分類を確率として出力する None 57. 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 58. 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 59. 次のRNNモデルのうち、長期依存の問題を解決するために設計されたモデルはどれですか？ LSTM フィードフォワードネットワーク CNN DNN None 60. 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 61. L2正則化（リッジ回帰）の主な目的は何ですか？ モデルの重みを増加させる モデルの重みを抑え、過学習を防ぐ 勾配を大きくする モデルの複雑さを減らすため None 62. 「Terraform」を使用する主な目的は何ですか？ インフラをコードとして管理し、クラウドリソースを自動的に構築・管理するため ディープラーニングモデルをトレーニングするため ネットワーク帯域を最適化するため データベースのパフォーマンスを改善するため None 63. 標準偏差が示す意味として最も適切なのはどれですか？ データの平均からの偏差の最大値 データの最小値 データの平均からの値のばらつきの程度 データの最大値 None 64. ディープラーニング環境をクラウド上で効率的に運用するためのベストプラクティスはどれですか？ すべての計算をローカルマシンで行う GPUを搭載したインスタンスを使用し、必要に応じてスケールアウトする クラウド上でCPUのみを使用して計算する 固定されたインスタンスを使用し、スケールアウトは行わない None 65. 「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 66. 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 67. VAEが生成したデータがGANに比べてリアルさで劣る理由は何ですか？ GANは識別器を用いるため、VAEよりも高品質な生成が可能 VAEは再パラメータ化トリックを使用していないため GANはオートエンコーダを使用していないため VAEはデータの分類に特化しているため None 68. 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 69. LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）の主な特徴は何ですか？ モデル全体の動作をシミュレーションする ランダムにデータを選んでモデルの予測を評価する 特定の予測に対して、シンプルなローカルモデルを使って説明を行う モデルのパラメータを全て可視化する None 70. 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 71. Bidirectional LSTMのメリットとして、最も適切なものはどれですか？ 計算速度が速い 双方向から情報を処理するため、シーケンス全体の文脈を理解できる メモリ消費が少ない 勾配消失問題が完全に解決される None 72. 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 73. 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 74. 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 75. 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 76. 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 77. 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 78. 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 79. 物体検出アルゴリズムにおいて、画像の解像度が非常に高い場合に注意すべき点はどれですか？ 計算コストの増加と、細かい物体の誤検出 物体が見つからない モデルのパラメータ数が減少する 検出結果が一貫しなくなる None 80. 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 81. a b c d None 82. 自然言語処理において「Bag of Words（BoW）」モデルの特徴として正しいものはどれですか？ 単語の順序を考慮する 単語の頻度だけを考慮し、順序を無視する 文全体の意味を考慮する テキストを分割する None 83. 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 84. 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 85. 順伝播型ネットワークの最適化アルゴリズム「Adam」の特徴として正しいものはどれですか？ 学習率を固定している 勾配の過去の動きを利用し、自動で学習率を調整する 高い学習率でも常に収束する 勾配を無視して重みを更新する None 86. 次のうち、「BPE（Byte Pair Encoding）」が自然言語処理で使用される理由として正しいものはどれですか？ テキストデータを圧縮するため 単語の出現頻度を学習するため テキストデータの前処理を自動化するため 未知の単語や希少な単語を処理するためのサブワード分割手法 None 87. 分散処理システムの利点として正しいものはどれですか？ 計算リソースの効率的な利用 全てのデータを一箇所に集約して管理する 一台のサーバーに負荷を集中させる ネットワーク帯域を減らす None 88. 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 89. 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 90. 次のうち、Flow-based Modelの特徴として正しいものはどれですか？ 生成したデータの確率密度を直接計算できる モデルの生成精度が低い 潜在変数を使用しない 判別器を必要とする None 91. 「マルチエージェント強化学習」における課題の一つはどれですか？ 他のエージェントとの相互作用により、環境が動的に変化する エージェントが報酬を得られない場合がある エージェントが単独で行動し続けること 環境が静的であること None 92. バギング（Bagging）を用いることで得られる主なメリットは何ですか？ モデルのバイアスを減らす モデルの過学習を促進する モデルの学習速度を遅くする モデルのバリアンスを減らし、安定性を向上させる None 93. 分散処理の「フォールトトレランス」とは何ですか？ データをバックアップするための技術 データの保存容量を増やす技術 システムが障害発生時でも処理を継続できる能力 ネットワークを冗長化する技術 None 94. CNNにおける「転置畳み込み層（Transposed Convolutional Layer）」の目的は何ですか？ データの次元を削減する ニューロンを無効化する 出力層での活性化をゼロにする 入力データを拡大し、元の空間解像度を再構成する None 95. 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 96. 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 97. 分散処理における「スケーラビリティ」とは何ですか？ システムが負荷や規模の変化に対応して拡張できる能力 データの保存容量を増やす機能 すべてのデータをクラウドに移行する機能 ネットワーク帯域を広げる機能 None 98. Transformerの構成要素の一つである「Multi-Head Attention」の目的は何ですか？ 単一の注意機構よりも複雑な関係を捉えるため 計算リソースを削減するため モデルの層を深くするため 勾配消失問題を回避するため None 99. 「ブラックボックス攻撃」とはどのようなものですか？ モデルの内部構造を知らずに攻撃を行い、その結果を基にモデルの脆弱性を探る手法 モデルのパラメータを直接変更して攻撃する手法 モデルに対してラベル付きデータを用いて攻撃する手法 モデルの精度を最大化するための手法 None 100. 次のうち、エッジコンピューティングにおいて「コンテナ技術」が重要視される理由として正しいものはどれですか？ クラウド上でデータを保存するためのセキュリティを強化する 軽量な仮想化環境を提供し、エッジデバイスでの効率的なデプロイを可能にする デバイスの寿命を延ばす 通信帯域を広げる None Time's up
