G検定~模擬試験③~

1. 
次のうち、教師なし学習に分類される手法はどれですか?

2. 
教師あり学習でアンサンブル学習を使用する際、「バギング(Bagging)」の主な目的はどれですか?

3. 
AI技術がプライバシー侵害に悪用されるケースとして、どれが当てはまりますか?

4. 
転移学習において、事前学習済みモデルの「出力層」を更新する理由は何ですか?

5. 
教師あり学習で分類問題に適用されるアルゴリズムはどれですか?

6. 
AIを用いた「監視システム」の悪用により、どのような社会的リスクが生じますか?

7. 
ResNetにおいてスキップ結合が導入された理由は何ですか?

8. 
ファインチューニングを行う際、事前学習済みモデルの全層を解凍して再学習することが推奨される状況はどれですか?

9. 
誤差関数の出力がゼロに近い場合、モデルにおいて何を示していますか?

10. 
教師あり学習において、「ロジスティック回帰」と「線形回帰」の主な違いはどれですか?

11. 
「勾配クリッピング」がRNNの学習に有効な理由は何ですか?

12. 
AIシステムにおける「透明性」とは何を指しますか?

13. 
AI技術を利用した商品の模倣が不正競争防止法に違反する場合、模倣品に対する制裁措置はどれですか?

14. 
AIを利用した「ディープフェイク検出ツール」の開発が進む中で、ディープフェイクが悪用される主なリスクとして適切なものを選んでください。

15. 
AIの透明性が欠如すると、どのような問題が発生しますか?

16. 
MSEとMAEの主な違いは何ですか?

17. 
WGAN(Wasserstein GAN)の特徴は何ですか?

18. 
AIを利用したサイバー攻撃の一つに「敵対的攻撃(Adversarial Attack)」がありますが、これはどのような攻撃ですか?

19. 
転移学習において、「ソースタスク」と「ターゲットタスク」の相違が大きい場合に適用される技術として適切なものはどれですか?

20. 
ロジスティック回帰モデルを使ってスパムメールの分類を行っています。モデルの性能が不十分で、精度と再現率のバランスが悪い場合、どの対策が最も適切ですか?

21. 
ディープラーニングモデルで「エポック数」を増やしすぎた場合、一般的に考えられる問題はどれですか?

22. 
教師あり学習の過程で「学習データ」を使う理由として適切なものはどれですか?

23. 
回帰問題で、モデルの評価に「平均絶対誤差(MAE)」ではなく「平均二乗誤差(MSE)」を使用する理由として最も適切なのはどれですか?

24. 
医療AIシステムにおいて透明性が欠如している場合、どのようなリスクがありますか?

25. 
AIのオープンソースライブラリを利用して製品を開発する際、誤って営業秘密を侵害した場合、どのような対応が必要ですか?

26. 
RNNにおける「隠れ層」の役割は何ですか?

27. 
AIを用いた「無許可でのデータマイニング」が行われた場合、どのような法的リスクが考えられますか?

28. 
AIの「ブラックボックス問題」とは何ですか?

29. 
AIシステムが公共の意思決定に用いられる場合、透明性が重要な理由は何ですか?

30. 
生成モデルのトレーニングにおいて「ラベルスムージング」が導入される理由は何ですか?

31. 
スキップ結合を使用しない場合、非常に深いニューラルネットワークにおいてどのような問題が発生する可能性がありますか?

32. 
教師あり学習における「K分割交差検証(K-fold Cross Validation)」の主な利点はどれですか?

33. 
GANにおいて「生成モデル」の役割は何ですか?

34. 
リカレントニューラルネットワーク(RNN)がシーケンスデータの依存関係を学習する際に使用する「隠れ状態(Hidden State)」は、次のどの役割を果たしますか?

35. 
スキップ結合を持つネットワークが収束しやすい理由は何ですか?

36. 
AIが金融分野で透明性を持たずに運用されると、どのようなリスクがありますか?

37. 
ファインチューニングを行う際に「凍結された層」を再び解凍して学習させるべき状況はどのような場合ですか?

38. 
GANの改良版である「Progressive Growing of GANs」の主な特徴は何ですか?

39. 
異常検知にIsolation Forestを適用した際、異常データが多く検出され、検出結果が多くの誤検知を含んでいることがわかりました。この問題を解決するために最も適切な対応はどれですか?

40. 
医療分野でAIの透明性を確保する主な目的として最も適切なものを選んでください。

41. 
外れ値が多いデータセットにおいて、MSEの代替として使用される誤差関数はどれですか?

42. 
AIシステムの透明性を高めるために、「ホワイトボックスモデル」の導入が推奨される理由は何ですか?

43. 
教師あり学習における「バイアス・バリアンスのトレードオフ」とは何を指しますか?

44. 
教師あり学習の回帰問題において、モデルの予測が訓練データに対して非常に高い精度を示しているが、テストデータでは大きく誤差が出る場合、考えられる原因はどれですか?

45. 
AIシステムにおける「トレーサビリティ(追跡可能性)」の役割は何ですか?

46. 
教師あり学習の分類問題において、「F1スコア」が高い場合、何を示していますか?

47. 
スキップ結合を使うことで、ネットワークの性能が悪化する可能性がある状況はどれですか?

48. 
平均二乗誤差(MSE)はどのように計算されますか?

49. 
RNNが過剰適合を防ぐために使用される一般的な手法は何ですか?

50. 
教師あり学習で最適なハイパーパラメータを見つけるために使用される手法はどれですか?

51. 
教師なし学習における「混合ガウスモデル(Gaussian Mixture Model; GMM)」は何に使われますか?

52. 
不正競争防止法における「不正競争行為」とは何ですか?

53. 
転移学習を行う際に「ファインチューニング」する層はどの部分ですか?

54. 
教師なし学習における「エルボー法」の主な目的は何ですか?

55. 
「RNN(リカレントニューラルネットワーク)」の特徴はどれか?

56. 
AI関連技術の営業秘密を保護するため、企業が実施すべき具体的な措置として適切なのはどれですか?

57. 
RNNで勾配消失問題が発生しやすい理由として正しいものは次のうちどれですか?

58. 
誤差関数が不適切な場合、どのような問題が生じる可能性がありますか?

59. 
スキップ結合による勾配消失問題の軽減は、どのような原理に基づいていますか?

60. 
転移学習が有効となる状況はどのような場合ですか?

61. 
次元削減の手法として、非線形な構造を保持するものはどれですか?

62. 
次の中で、教師あり学習アルゴリズムとして正しいものはどれですか?

63. 
Huber誤差を使用する際のメリットはどれですか?

64. 
教師あり学習における「決定木(Decision Tree)」の利点として最も適切なものはどれですか?

65. 
外れ値が多いデータセットでMSEを使用した場合のリスクは何ですか?

66. 
K-meansクラスタリングで、クラスタ数を指定する必要がある理由として正しいのはどれですか?

67. 
損失関数の選択が学習に与える影響はどれですか?

68. 
AIの透明性が規制されるべき理由として正しいのはどれですか?

69. 
ディープラーニングモデルの学習において、学習率(Learning Rate)の設定が重要である理由として最も適切なものはどれですか?

70. 
「DCGAN」はどのようなモデルですか?

71. 
AIの透明性が欠如している場合、特に司法分野で懸念されるリスクとして適切なものを選んでください。

72. 
AIによる「敵対的生成ネットワーク(GAN)」がフェイクニュースの作成に悪用された場合、どのような影響が考えられますか?

73. 
転移学習で「部分的に凍結された層」を解凍して学習する利点は何ですか?

74. 
転移学習で「中間層の特徴」を活用する際の主なメリットは何ですか?

75. 
転移学習を用いたモデルにおいて「正則化」を導入する理由は何ですか?

76. 
データ生成に用いられる代表的な手法である「GAN」は何の略ですか?

77. 
「GAN(敵対的生成ネットワーク)」における「生成ネットワーク(Generator)」の役割は何か?

78. 
転移学習が有効でない場合はどのような状況ですか?

79. 
次のうち、Bidirectional RNN(双方向RNN)が単純RNNと異なる理由として適切なのはどれですか?

80. 
教師あり学習の分類問題において、クラスラベルが不均衡な場合、どのような対策が有効ですか?

81. 
GDPR(一般データ保護規則)におけるAIの透明性に関する規定は何ですか?

82. 
教師なし学習において、クラスタリングアルゴリズムの評価指標として適切なものはどれですか?

83. 
「商品形態模倣行為」は不正競争防止法の対象ですか?

84. 
ディープラーニングでの「事前学習モデル(Pre-trained Model)」の利用は、どのような状況で有効か?

85. 
AIによる「フィッシング詐欺メール」の生成が高度化した場合、どのようなリスクが増加しますか?

86. 
AIの透明性が欠如していることが原因で発生する「アカウンタビリティ(説明責任)」の問題とは何ですか?

87. 
AIの透明性に関して「倫理的AI」とは、どのようなAIシステムを指しますか?

88. 
スキップ結合は、どのようなニューラルネットワークに最も適していますか?

89. 
教師なし学習で、異常検知を行う場合に適したアルゴリズムはどれですか?

90. 
教師なし学習で次元削減を行う際に、散布図を使って高次元データを2次元に投影する方法として正しいものはどれですか?

91. 
AIモデルの開発において、競合他社の営業秘密を不正に利用した場合に発生するリスクは何ですか?

92. 
AIの「自律システム」において、透明性が欠如していると、どのようなリスクが発生しますか?

93. 
不正競争防止法における「営業秘密」の定義に該当しないものはどれですか?

94. 
教師なし学習の代表的な手法である階層型クラスタリングでは、どのようにしてクラスタを形成しますか?

95. 
スキップ結合が効果的に働くのはどのような場合ですか?

96. 
AIの「差別的なアルゴリズム設計」が問題となる理由は何ですか?

97. 
ResNetの残差ブロックにおける「恒等写像(Identity Mapping)」は何を意味しますか?

98. 
「データ生成モデル」の評価指標として「Inception Score(IS)」が使用される理由は何ですか?

99. 
Huber誤差の主な特徴はどれですか?

100. 
AIが透明性を持っていない場合、どのような社会的リスクが発生する可能性がありますか?

101. 
残差ブロックにスキップ結合を導入することで、どのような効果が得られますか?

102. 
不正競争防止法において「損害賠償請求権」とは何ですか?

103. 
スキップ結合はどの層とどの層をつなげますか?

104. 
不正競争防止法に基づいて、AIアルゴリズムが営業秘密として保護されるための要件は何ですか?

105. 
スキップ結合を適用する際、出力の次元が異なる場合にはどのような工夫が必要ですか?

106. 
RNNの「トラケリング問題」とは何ですか?

107. 
AIの悪用により「フェイクレビュー」が生成される場合、その主な社会的影響として最も適切なものを選んでください。

108. 
AI関連技術の営業秘密を不正に開示した場合、どのような制裁措置が考えられますか?

109. 
ディープラーニングのモデルにおいて「エポック」とは何か?

110. 
ディープラーニングにおける「ユニット(ノード)」の役割はどれか?

111. 
大規模なデータセットで次元削減を行い、重要な特徴のみを残して分析したい場合、最適な次元削減手法はどれですか?

112. 
階層型クラスタリングでは、クラスタリングの結果をどのように表現することができますか?

113. 
転移学習を行う際、「スパースデータセット」が使用される場合に生じる課題を最小化する方法として適切なのはどれですか?

114. 
教師なし学習における「クラスタリング」と「次元削減」の違いは何ですか?

115. 
スキップ結合を持つネットワークの例として最も適切なのはどれですか?

116. 
ファインチューニングとは何ですか?

117. 
大規模な高次元データセットに対して、次元削減を行った後にクラスタリングを実施したい場合、適切な順序はどれですか?

118. 
転移学習において、なぜ初期の層を「凍結(Freeze)」することが推奨されることが多いのですか?

119. 
ディープラーニングにおける誤差関数の適切な選択が学習に与える影響として最も重要なものはどれですか?

120. 
リカレントニューラルネットワーク(RNN)の特徴はどれですか?

121. 
あるデータセットに対して異常検知を行う際、データ内のほとんどが正常であり、異常データは非常に少ない場合、適切なアプローチはどれですか?

122. 
VAE(Variational Autoencoder)における「潜在空間」を正規分布に従わせる目的は何ですか?

123. 
「Transformerモデル」で使用される「位置エンコーディング(Positional Encoding)」の主な役割はどれですか?

124. 
ガウス混合モデル(GMM)がK-meansクラスタリングと異なる主な点はどれですか?

125. 
不正競争防止法における「差止請求権」とは何ですか?

126. 
不正競争防止法で保護される「営業秘密」として、AI関連技術が該当する条件はどれですか?

127. 
転移学習の効果を最大化するために「データの前処理」が重要な理由は何ですか?

128. 
誤差逆伝播法において、誤差関数の選択が影響を与えるプロセスはどれですか?

129. 
ディープラーニングにおいて、画像データの前処理として「正規化」を行う主な目的はどれですか?

130. 
スキップ結合が含まれる残差ブロックにおいて、スキップ結合を適切に動作させるための重要な設計ポイントはどれですか?

131. 
スキップ結合を持つモデルでの最適化手法として適切なものはどれですか?

132. 
教師あり学習において、モデルが訓練データでは高い精度を示すが、テストデータでは大きく精度が低下する場合、考えられる最も一般的な原因はどれですか?

133. 
データ生成における「データ拡張(Data Augmentation)」の目的は何ですか?

134. 
LSTM(Long Short-Term Memory)で使用される「ゲート」の役割は何ですか?

135. 
GAN(生成対向ネットワーク)の学習中に、識別器(Discriminator)が過剰に強くなった場合、どのような問題が発生しますか?

136. 
GANにおける「ミニバッチディスクリミネーション」は何を解決するための技術ですか?

137. 
二値分類において、シグモイド関数と一緒に使われる代表的な誤差関数はどれですか?

138. 
次のデータセットにおいて、どの誤差関数が最も適切ですか?

  • 特徴: 外れ値が多く含まれる回帰タスク

139. 
AIによる悪用を防ぐために必要な「倫理的ガバナンス」の役割は何ですか?

140. 
DenseNetではスキップ結合がどのように利用されているか、適切な説明を選んでください。

141. 
次の中で、回帰問題のための教師あり学習モデルはどれですか?

142. 
「営業秘密の不正取得」に該当する行為はどれですか?

143. 
LSTMとGRUの主な違いは何ですか?

144. 
平均二乗誤差(MSE)が外れ値に敏感である理由はどれですか?

145. 
転移学習において、最もよく使われるデータセットはどれですか?

146. 
教師あり学習において、次のうち「回帰」問題に該当するものはどれですか?

147. 
教師あり学習における「ラベル付きデータ」を使用する理由はどれですか?

148. 
AIが「バイアスの助長」によって悪用される場合、具体的にどのような問題が発生する可能性が高いですか?

149. 
AIの悪用において「アルゴリズムのブラックボックス化」がもたらす主なリスクとして適切なものを選んでください。

150. 
「転移学習」とはどのような手法か?

151. 
AIを利用して「プロファイリング」が行われる場合、その悪用リスクとして最も懸念されるものを選んでください。

152. 
t-SNEやPCAを使った次元削減後に、データを視覚化し、クラスタの傾向が見られたとします。この視覚化結果を基にさらに分析を深めるために有効な方法はどれですか?

153. 
RNNが非常に長いシーケンスを扱う際に発生する勾配消失問題を改善するためには、何が効果的ですか?

154. 
AIが「ランサムウェア攻撃」に悪用された場合、どのような影響が考えられますか?

155. 
不正競争防止法において「営業秘密」とは何ですか?

156. 
生成モデルにおいて「潜在空間の連続性」が重要な理由は何ですか?

157. 
スキップ結合を使用する際、出力の次元が入力の次元と異なる場合に一般的に行われる処理は何ですか?

158. 
転移学習とは何ですか?

159. 
転移学習でよく使われる「ベースモデル」とは何ですか?

160. 
GANにおいて「識別モデル」の役割は何ですか?

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