E資格～模擬試験～ 2024年10月31日2024年11月3日 ailearn 1. 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 2. 順伝播型ネットワークにおけるドロップアウト（Dropout）の役割は何ですか？ ニューロンをランダムに無効化して過学習を防ぐ 学習率を調整する 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 3. アンサンブル学習における「バギング（Bagging）」の主な特徴はどれですか？ モデルの出力を逐次的に更新する データの順序に依存する 複数のモデルを並列に訓練し、それぞれの予測を平均化する 勾配消失問題を防ぐ None 4. 次のうち、セマンティックセグメンテーションで頻繁に使用される「Skip Connection」の役割として正しいものはどれですか？ ネットワークの計算速度を向上させる エンコーダーからデコーダーに直接特徴を伝達し、詳細情報を補完する ピクセルごとの分類精度を下げる モデルのパラメータ数を減らす None 5. 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 6. セマンティックセグメンテーションにおける「ダウンサンプリング」とは何ですか？ 画像の解像度を高めること 画像の次元を増加させること 画像をスケールアップすること 画像の特徴を圧縮し、情報を要約すること None 7. モデルにおいて、L2正則化を導入することでどのような効果が得られますか？ モデルの複雑さを増やし、データに適合させる 重みがすべてゼロになる モデルの複雑さを抑え、過学習を防ぐ ニューロンの数を増加させる None 8. 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 9. 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 10. 物体検出タスクで使用される「RPN（Region Proposal Network）」の目的は何ですか？ 画像から物体領域の候補を抽出する 画像のノイズを除去する 物体のラベルを分類する 画像のサイズを調整する None 11. 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 12. 次のうち、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の学習において、画像の「正規化」の目的は何ですか？ 画像の色調を揃える 画像の詳細を強調する 出力を拡大する 学習の安定化と勾配消失問題の軽減 None 13. 自然言語処理において「TF-IDF」の目的は何ですか？ 単語の出現頻度を基に重要な単語を見つける 単語の順序を無視する 単語間の関係を学習する 単語の意味を変換する None 14. 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 15. 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 16. 次のうち、Transformerモデルが機械翻訳において従来のRNNやLSTMベースのSeq2Seqモデルに勝っている理由はどれですか？ より少ないパラメータで学習できる シーケンス長に依存しないため、非常に短い文でも高精度な翻訳ができる 並列計算が可能であり、大規模なデータセットを短時間で処理できる 各トークンに対して固定の重みが割り当てられている None 17. 正規分布 N(0, 1) の上で、z スコアが -1.96 から 1.96 の範囲に入る確率はおよそどれですか？ 0.68 0.99 0.50 0.95 None 18. GAN（Generative Adversarial Network）の構成要素として正しいものはどれですか？ エンコーダとデコーダ 判別器と生成器 バッチ正規化とドロップアウト 畳み込み層とプーリング層 None 19. 雑音が含まれる通信路において、符号化率 R が通信路容量 C より小さい場合、次のうち正しい記述はどれですか？ 伝送誤りが発生する 通信が誤りなく行われる 通信が停止する データの圧縮率が向上する None 20. DCGAN（Deep Convolutional GAN）の特徴は何ですか？ RNNを使用して時系列データを生成する LSTMを使用して文章を生成する 畳み込みニューラルネットワークを使用して画像生成を行う バッチ正規化を行わない None 21. 分散処理システムでの「シャーディング」の目的は何ですか？ データを圧縮して保存する データを一箇所に集約して保存する データを複数のノードに分割して保存し、処理を分散させる データの一貫性を保証する None 22. セマンティックセグメンテーションにおける「クラス不均衡」を解決するために使用される手法はどれですか？ 学習率の増加 データ拡張 クラス重み付け クロスバリデーション None 23. 「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 24. ディープラーニング環境をGPU対応にするために必要な操作として最も適切なものはどれですか？ CPUのみを使用するように環境を設定する GPUを無効化してトレーニングを行う 特定のライブラリをインストールせずにトレーニングを行う GPU対応のディープラーニングライブラリとCUDAおよびcuDNNのインストール None 25. 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 26. 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 27. 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 28. 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 29. 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 30. 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 31. 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 32. エッジコンピューティングにおける「リアルタイム性」を確保するために重要な要素はどれですか？ データをクラウドに送り、結果を待つこと データを定期的にバックアップすること 大量のデータを一度に送信すること データをエッジデバイスで即時に処理すること None 33. 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 34. 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 35. 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 36. 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 37. 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 38. 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 39. 「Fine-Tuning（ファインチューニング）」の効果として最も適切なものはどれですか？ モデル全体をゼロから再学習する 事前学習済みモデルを新しいタスクに適応させる 学習データを増加させる モデルのサイズを削減する None 40. 「コントラスト学習」において、ポジティブペアとネガティブペアの定義は何ですか？ ポジティブペアはラベル付きデータ、ネガティブペアはラベルなしデータを指す ポジティブペアは類似したデータ、ネガティブペアは異なるデータを指す ポジティブペアはラベルなしデータ、ネガティブペアは生成されたデータを指す ポジティブペアは同じモデル、ネガティブペアは異なるモデルを指す None 41. 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 42. 「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 43. 「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 44. 「誤り訂正符号」とは何ですか？ 情報を圧縮するための符号 通信速度を向上させるための符号 データに冗長性を追加し、誤りを検出し修正できる符号 データの圧縮率を向上させる符号 None 45. 物体検出タスクにおいて、精度と速度のバランスが取れているモデルとして知られているのはどれですか？ ResNet Faster R-CNN VGG16 YOLO None 46. 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 47. 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 48. SSD（Single Shot Multibox Detector）の主な利点は何ですか？ RPNを使用しないことで、物体検出が高速である 精度が非常に高いが、速度は遅い バウンディングボックスの候補が少ないため、計算負荷が低い 一度に1つの物体しか検出できない None 49. 「教師なし学習」でよく使用される次元削減手法はどれですか？ 主成分分析（PCA） K-近傍法 逆強化学習 サポートベクターマシン（SVM） None 50. 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 51. a b c d None 52. 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 53. ニューラルネットワークにおける「勾配消失問題」とは何ですか？ 訓練データが不足する現象 勾配が増大しすぎる現象 勾配が極端に小さくなり、重みが更新されなくなる現象 訓練データに対する誤差が無限大になる現象 None 54. 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 55. 仮想環境「Vagrant」を使用する場合、主にどのようなシナリオで役立つか？ 一貫性のある仮想マシン環境を簡単に構築し、チーム間で共有する場合 クラウドでのデータベース運用を最適化する場合 GPUを利用して大規模な計算を行う場合 ウェブサイトをホスティングする場合 None 56. 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 57. 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 58. 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 59. ドロップアウトのドロップ率が低すぎると、モデルにどのような影響がありますか？ 過学習のリスクが増える モデルが学習しなくなる 学習率が増加する モデルが複雑すぎて収束しなくなる None 60. a b c d None 61. 次の中で、「Attention is All You Need」という論文が最初に導入した手法はどれですか？ Transformer Seq2Seq GRU CNN None 62. 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 63. 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 64. 「局所的解釈可能性」を持つモデルの例として正しいものはどれですか？ ニューラルネットワーク 決定木 ランダムフォレスト サポートベクターマシン None 65. ディープラーニング環境を構築する際に一般的に使用されるプログラミング言語はどれですか？ C++ Python Java Ruby None 66. 機械学習における「バイアス-バリアンストレードオフ」とは何ですか？ モデルの複雑さとデータの量に関するトレードオフ 訓練データとテストデータのサイズのバランス モデルの誤差のうち、バイアスとバリアンスをバランスさせる必要がある現象 モデルのパラメータと予測性能のバランス None 67. 「ドロップアウト」のドロップ率（Dropout Rate）が高すぎる場合、どのような問題が発生しますか？ モデルがアンダーフィッティングする モデルが過学習する 勾配爆発が発生する モデルの学習速度が遅くなる None 68. 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 69. 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 70. 順伝播型ネットワークにおいて、ミニバッチのサイズが大きすぎると、学習にどのような影響がありますか？ 学習が不安定になり、損失関数が振動する 勾配の更新が速くなり、過学習が発生しやすくなる 勾配の更新が遅くなり、学習が効率的に進まない モデルが過学習するリスクが低くなる None 71. 分散処理システムにおいて「一貫性、可用性、分断耐性（CAP定理）」に関して正しい説明はどれですか？ 一度に全てを満たすことが可能である 一度に全てを満たすことはできず、トレードオフが必要である 可用性だけが重要である 分断耐性は重要ではない None 72. 勾配降下法において、学習率の役割は何ですか？ 重みの初期値を設定するため モデルの複雑さを調整するため データのサイズを調整するため 重みの更新量を決定するため None 73. Pythonの「venv」ツールを使用する主な目的は何ですか？ GPUの性能を向上させるため プロジェクトごとに独立した仮想環境を作成し、依存関係を管理するため クラウド上でPythonプログラムを実行するため データベースのパフォーマンスを向上させるため None 74. L1正則化の効果で特に重要なものはどれですか？ モデルの学習速度を向上させる 特徴量の選択を自動的に行う 重みをランダムに調整する 学習率を低下させる None 75. 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 76. ディープラーニングの推論において、TPUがGPUに対して有利となる理由として最も適切なものはどれですか？ TPUはグラフィックス処理が得意であるため TPUはプログラミングが容易であるため TPUはディープラーニング専用のハードウェアとして設計されており、推論に特化して最適化されているため TPUは消費電力が高いため None 77. 順伝播型ネットワークでの重み更新のための典型的な手法は次のうちどれですか？ 勾配降下法 k-means法 主成分分析 ブートストラップ法 None 78. 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 79. 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 80. a b c d None 81. VAEにおける「エビデンス下界（ELBO）」の役割は何ですか？ モデルのパラメータ数を増やす モデルの学習を安定化させるための目的関数 データを圧縮するための手法 モデルの精度を評価するための指標 None 82. 順伝播型ネットワークにおける活性化関数「シグモイド関数」が深層学習であまり使われない理由は何ですか？ 勾配消失問題を引き起こしやすいため 勾配爆発を引き起こすため 計算コストが高いため 非線形性が低いため None 83. 物体検出において、マルチスケール特徴マップを利用するモデルの利点として正しいものはどれですか？ 計算コストを削減できる データ拡張が不要になる モデルが深くなるため精度が低下する 小さな物体や大きな物体の両方を検出できる None 84. 「LSTM（Long Short-Term Memory）」がRNNに比べて優れている点は何ですか？ 計算速度が速い 単語の出現頻度を学習できる 長期的な依存関係をより効果的に学習できる テキストの分類を効率化する None 85. 「説明可能AI」の導入が特に重要視されるケースはどれですか？ ゲームAIやチャットボット 音声認識システム 画像処理タスク 医療診断システムや金融スコアリングシステムなどの分野 None 86. バッチ正規化（Batch Normalization）の効果として最も適切なものはどれですか？ モデルのトレーニングを安定化させる 勾配消失問題を完全に防ぐ 過学習を防ぐために学習データを削減する 学習率を低下させる None 87. CNNで使用される「バッチ正規化（Batch Normalization）」の主な効果は何ですか？ データを無作為に抽出する 重みをゼロにリセットする ニューロンをランダムに無効化する 畳み込み層での出力を正規化し、学習を安定させる None 88. 「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 89. 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 90. 次のうち、GPUアクセラレータがデータセンターで広く使用される理由として正しいものはどれですか？ 高い並列処理能力を持ち、ビッグデータやAI関連の処理を効率的に行えるため 消費電力が少なく、コストが安いため ストレージ容量が多いため ネットワーク管理に特化しているため None 91. 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 92. 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 93. 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 94. 次のうち、BERTやGPTなどの事前学習済みモデルを特定のタスクに適応させるための技術はどれですか？ ドメイン適応 ファインチューニング クロスバリデーション データ拡張 None 95. 物体検出モデルにおいて「マルチスケール予測」とは何ですか？ 物体を異なるスケールで検出する手法 物体を異なる解像度で分類する手法 学習データを複数のスケールで処理する手法 モデルを異なる学習率で訓練する手法 None 96. 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 97. 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 98. 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 99. 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 100. 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 Time's up
