G検定udemy1-1

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問題一覧

自らの判断で自律的に振る舞うエージェントに基づき分類したとき、「ディープラーニングを取り入れた人工知能」の説明として最も適切な選択肢を選択してください。

何に注目するべきかを表す特徴量を自ら判断し学習するもの

知識ベース構築において、オントロジーが重要である理由として、最も不適切な選択肢を選択して下さい。、

知識間の矛盾をなくすことができるため

オントロジーに関する説明として、最も不適切な選択肢を選択してください。

Cycプロジェクトは、ライトウェイト・オントロジーに基づいたプロジェクトの1つである

トイ・プロブレムの説明として、適切な選択肢を選択してください。

迷路やオセロなどといったルールが決まりきっているような簡単な問題のこと

ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。教師あり学習は、（ア）や（イ）を解くときによく使われる手法である。（ア）は複数のカテゴリに分ける問題であり、（イ）は連続値を予測する問題である。

分類問題

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。教師あり学習は、（ア）や（イ）を解くときによく使われる手法である。（ア）は複数のカテゴリに分ける問題であり、（イ）は連続値を予測する問題である。

回帰問題

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。オートエンコーダは（ア）が提唱した手法である。オートエンコーダにおいて、可視層（入力層）から隠れ層における処理を（イ）、隠れ層から可視層（出力層）における処理を（ウ）という。

ジェフリー・ヒントン

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。オートエンコーダは（ア）が提唱した手法である。オートエンコーダにおいて、可視層（入力層）から隠れ層における処理を（イ）、隠れ層から可視層（出力層）における処理を（ウ）という。

エンコード

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。オートエンコーダは（ア）が提唱した手法である。オートエンコーダにおいて、可視層（入力層）から隠れ層における処理を（イ）、隠れ層から可視層（出力層）における処理を（ウ）という。

デコード

データ拡張に関する説明として、最も不適切な選択肢を選択してください。

一般に画像認識を行う場合、データ拡張が行われるのは稀である

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。個人情報は細かく分けることができる。例えば、個人情報データベース等で管理されている個人情報のことを（ア）という。また、人種、思想、犯罪歴など本人に対する不当な差別などが発生してしまう危険性があり、配慮すべき個人情報のことを（イ）という。

個人データ

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。個人情報は細かく分けることができる。例えば、個人情報データベース等で管理されている個人情報のことを（ア）という。また、人種、思想、犯罪歴など本人に対する不当な差別などが発生してしまう危険性があり、配慮すべき個人情報のことを（イ）という。

要配慮個人情報

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。観測値から平均を引いたものを（ア）という。

偏差

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 2種類のデータ間において一方のデータが変化すれば、他方のデータも変化するように相互に関係しあうことを（ア）という。（ア）には、（イ）、（ウ）、（エ）というものがある。（イ）とは一方のデータの値が増加すれば、もう一方のデータの値も増加する関係のことである。（ウ）とは一方のデータの値が増加すると、もう一方のデータの値が減少する関係のことである。また、（イ）でも（ウ）でもない関係を（エ）という。

相関

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 2種類のデータ間において一方のデータが変化すれば、他方のデータも変化するように相互に関係しあうことを（ア）という。（ア）には、（イ）、（ウ）、（エ）というものがある。（イ）とは一方のデータの値が増加すれば、もう一方のデータの値も増加する関係のことである。（ウ）とは一方のデータの値が増加すると、もう一方のデータの値が減少する関係のことである。また、（イ）でも（ウ）でもない関係を（エ）という。

正の相関

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 2種類のデータ間において一方のデータが変化すれば、他方のデータも変化するように相互に関係しあうことを（ア）という。（ア）には、（イ）、（ウ）、（エ）というものがある。（イ）とは一方のデータの値が増加すれば、もう一方のデータの値も増加する関係のことである。（ウ）とは一方のデータの値が増加すると、もう一方のデータの値が減少する関係のことである。また、（イ）でも（ウ）でもない関係を（エ）という。

負の相関

（エ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 2種類のデータ間において一方のデータが変化すれば、他方のデータも変化するように相互に関係しあうことを（ア）という。（ア）には、（イ）、（ウ）、（エ）というものがある。（イ）とは一方のデータの値が増加すれば、もう一方のデータの値も増加する関係のことである。（ウ）とは一方のデータの値が増加すると、もう一方のデータの値が減少する関係のことである。また、（イ）でも（ウ）でもない関係を（エ）という。

無相関

位置エンコーディングの説明として最も適切な選択肢を選択してください。

単語の位置関係の情報が失われるのを回避するため、単語に位置関係の情報を与える処理のこと

著作権に関する説明として間違っている選択肢を選択してください。

学習済みモデルは保護の対象にならない

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。時系列データを別の時系列データに変換するモデルのことを（ア）という。また、（ア）を実現するモデルの1つで、2つのRNNを組み合わせたモデルを（イ）という。

Seq2Seq

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。時系列データを別の時系列データに変換するモデルのことを（ア）という。また、（ア）を実現するモデルの1つで、2つのRNNを組み合わせたモデルを（イ）という。

RNN エンコーダ-デコーダ

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。個人を特定できないように個人情報を加工し、元の個人情報を復元できないようにした情報のことを（ア）という。また、個人を特定できないようにした情報で、他の情報と照合することで個人情報を復元できるものを（イ）という。

匿名加工情報

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。個人を特定できないように個人情報を加工し、元の個人情報を復元できないようにした情報のことを（ア）という。また、個人を特定できないようにした情報で、他の情報と照合することで個人情報を復元できるものを（イ）という。

仮名加工情報

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。ある期間に平均X回起こる事象が、その期間にY回起きる確率の分布のことを（ア）という。（ア）を使用して、起こる確率が低い事象の発生回数を予測する手法を（イ）という。

ポアソン分布

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。ある期間に平均X回起こる事象が、その期間にY回起きる確率の分布のことを（ア）という。（ア）を使用して、起こる確率が低い事象の発生回数を予測する手法を（イ）という。

ポアソン回帰

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 LSTMブロックには、入力ゲート、出力ゲート、忘却ゲートなどがある。重み衝突に対応するゲートは（ア）であり、過剰な誤差をリセットするゲートが（イ）である。

入力ゲート・出力ゲート

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 LSTMブロックには、入力ゲート、出力ゲート、忘却ゲートなどがある。重み衝突に対応するゲートは（ア）であり、過剰な誤差をリセットするゲートが（イ）である。

忘却ゲート

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。積層オートエンコーダでは、オートエンコーダの最後に（ア）や（イ）を加えることで教師あり学習を実現している。分類問題では（ア）、回帰問題では（イ）を加える。また、（ア）は（ウ）または（エ）による出力層である。

ロジスティック層

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。積層オートエンコーダでは、オートエンコーダの最後に（ア）や（イ）を加えることで教師あり学習を実現している。分類問題では（ア）、回帰問題では（イ）を加える。また、（ア）は（ウ）または（エ）による出力層である。

線形回帰層

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。積層オートエンコーダでは、オートエンコーダの最後に（ア）や（イ）を加えることで教師あり学習を実現している。分類問題では（ア）、回帰問題では（イ）を加える。また、（ア）は（ウ）または（エ）による出力層である。

シグモイド関数

（エ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。積層オートエンコーダでは、オートエンコーダの最後に（ア）や（イ）を加えることで教師あり学習を実現している。分類問題では（ア）、回帰問題では（イ）を加える。また、（ア）は（ウ）または（エ）による出力層である。

ソフトマックス関数

データの単位として、小さいものから順に並んでいる選択肢を選択してください。

KB、MB、GB、TB、PB、EB

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。データ構造の1つに（ア）がある。（ア）は、1つのノードが複数の子のノードを持つといった形であり、枝分かれするようなデータ構造になっている。（ア）を活用することで、迷路や3本の杭と中央に穴の空いた複数の円盤から構成され、ルールに基づき円板を移動させていく（イ）などを解くことができる。また、（ア）において必要な情報を見つけるための探索方法として、（ウ）と（エ）がある。（ウ）は、初期のノードから見て近いノードから探索を行う手法で、最短経路を見つけ出すことができるが、探索した情報を全て記録するためメモリが必要になるという特徴がある。一方、（エ）は、記録するメモリは少なくて済むが、遠回りになる可能性があり、最短経路になるとは限らないという特徴がある。

探索木

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。データ構造の1つに（ア）がある。（ア）は、1つのノードが複数の子のノードを持つといった形であり、枝分かれするようなデータ構造になっている。（ア）を活用することで、迷路や3本の杭と中央に穴の空いた複数の円盤から構成され、ルールに基づき円板を移動させていく（イ）などを解くことができる。また、（ア）において必要な情報を見つけるための探索方法として、（ウ）と（エ）がある。（ウ）は、初期のノードから見て近いノードから探索を行う手法で、最短経路を見つけ出すことができるが、探索した情報を全て記録するためメモリが必要になるという特徴がある。一方、（エ）は、記録するメモリは少なくて済むが、遠回りになる可能性があり、最短経路になるとは限らないという特徴がある。

ハノイの塔

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。データ構造の1つに（ア）がある。（ア）は、1つのノードが複数の子のノードを持つといった形であり、枝分かれするようなデータ構造になっている。（ア）を活用することで、迷路や3本の杭と中央に穴の空いた複数の円盤から構成され、ルールに基づき円板を移動させていく（イ）などを解くことができる。また、（ア）において必要な情報を見つけるための探索方法として、（ウ）と（エ）がある。（ウ）は、初期のノードから見て近いノードから探索を行う手法で、最短経路を見つけ出すことができるが、探索した情報を全て記録するためメモリが必要になるという特徴がある。一方、（エ）は、記録するメモリは少なくて済むが、遠回りになる可能性があり、最短経路になるとは限らないという特徴がある。

幅優先探索

（エ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。データ構造の1つに（ア）がある。（ア）は、1つのノードが複数の子のノードを持つといった形であり、枝分かれするようなデータ構造になっている。（ア）を活用することで、迷路や3本の杭と中央に穴の空いた複数の円盤から構成され、ルールに基づき円板を移動させていく（イ）などを解くことができる。また、（ア）において必要な情報を見つけるための探索方法として、（ウ）と（エ）がある。（ウ）は、初期のノードから見て近いノードから探索を行う手法で、最短経路を見つけ出すことができるが、探索した情報を全て記録するためメモリが必要になるという特徴がある。一方、（エ）は、記録するメモリは少なくて済むが、遠回りになる可能性があり、最短経路になるとは限らないという特徴がある。

深さ優先探索

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。求めたい変数を1つ以上の変数を使って予測する手法を（ア）分析という。

線形回帰

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。複数の説明変数から、ある事象が発生する確率を予測する手法を（ア）という。確率は0〜1であるため、出力が0〜1になるように調整する必要があります。

ロジスティック回帰

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。（ア）は、GPGPUの開発・販売を行っている会社である。また、（ア）は汎用並列コンピューティングプラットフォームであるCUDAを提供している。

NVIDIA社

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。平行移動や線形変換（画像の拡大や縮小、回転など）を組み合わせた変換方法を（ア）と言う。

アフィン変換

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。原則としてEU領外への個人データの持ち出しを禁止する法律を（ア）という。日本は「個人データについて保護水準を満たす国」だとする（イ）を受けており、個人データを持ち出すことができる。

GDPR

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。原則としてEU領外への個人データの持ち出しを禁止する法律を（ア）という。日本は「個人データについて保護水準を満たす国」だとする（イ）を受けており、個人データを持ち出すことができる。

十分性認定

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。現在は、ディープラーニングの研究が進み、数多くのフレームワークやライブラリが提供されている。例えば、Googleが開発した（ア）、カリフォルニア大学バークレー校で開発された（イ）などがある。

TensorFlow

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。現在は、ディープラーニングの研究が進み、数多くのフレームワークやライブラリが提供されている。例えば、Googleが開発した（ア）、カリフォルニア大学バークレー校で開発された（イ）などがある。

Caffe

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。構文解析には、文の句構造を解析する（ア）や単語同士の関係性を解析する（イ）などがある。

句構造解析

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。構文解析には、文の句構造を解析する（ア）や単語同士の関係性を解析する（イ）などがある。

係り受け解析

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。あるサービスが収集・蓄積した個人データを、他のサービスでも再利用できる権利のことを（ア）権という。また、個人自らが自分のデータを集約させて管理するシステムを（イ）という。

データポータビリティ

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。あるサービスが収集・蓄積した個人データを、他のサービスでも再利用できる権利のことを（ア）権という。また、個人自らが自分のデータを集約させて管理するシステムを（イ）という。

PDS

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。（ア）とは、「訓練データに対してどの程度まで説明できているのか」を示す用語である。（ア）と（イ）はトレードオフの関係にある。

モデルの表現力

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。（ア）とは、「訓練データに対してどの程度まで説明できているのか」を示す用語である。（ア）と（イ）はトレードオフの関係にある。

汎化性能

自らの判断で自律的に振る舞うエージェントに基づき分類したとき、「古典的な人工知能」の説明として最も適切な選択肢を選択してください。

複数の入力を組み合わせ、推論・探索・知識データを活用し、状況に応じて複雑な振る舞いが可能なもの

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。決定木において、分岐路を作るとき、（ア）が最大化するように分岐路を作っていく。（ア）は、分割前の（イ）から分割後の（イ）を引いたものである。（イ）の指標として（ウ）などがある。

情報利得

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。決定木において、分岐路を作るとき、（ア）が最大化するように分岐路を作っていく。（ア）は、分割前の（イ）から分割後の（イ）を引いたものである。（イ）の指標として（ウ）などがある。

不純度

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。決定木において、分岐路を作るとき、（ア）が最大化するように分岐路を作っていく。（ア）は、分割前の（イ）から分割後の（イ）を引いたものである。（イ）の指標として（ウ）などがある。

エントロピー

自動運転レベルのレベル3の説明として、正しい選択肢を選択してください。

システムが限定した領域で運転タスクを実施をするが、作業継続が困難な場合は人間が運転タスクを実施

学習率に関する説明として、不適切な選択肢を選んでください。

学習率の値が高いほど学習スピード上がるため、学習率の値は高ければ高いほど良い

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。別の領域で活用するために、あらかじめ大量のデータを使って学習を行うことを（ア）という。また、ある領域で学習させたモデルを、別の領域で活用する技術のことを（イ）という。

事前学習

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。別の領域で活用するために、あらかじめ大量のデータを使って学習を行うことを（ア）という。また、ある領域で学習させたモデルを、別の領域で活用する技術のことを（イ）という。

転移学習

オッカムの剃刀の説明として最も適切な選択肢を選んでください。

「ある事柄を説明するためには、必要以上に多くを仮定するべきではない」とする指針・考え方のこと

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。恒等関数に−1を入力したときの出力値は（ア）である。また、ReLU関数に−1を入力したときの出力値は（イ）である。

-1

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。恒等関数に−1を入力したときの出力値は（ア）である。また、ReLU関数に−1を入力したときの出力値は（イ）である。

ResNetに関する説明として、最も不適切な選択肢を選択してください。

エンコーダとデコーダの間にPyramid Pooling Moduleが設けられたモデル

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。ランダムフォレストでは、一度抽出したらデータを元に戻し、次のデータを抽出する（ア）でデータを抽出している。そのため、サンプルが重複することもあるが、それが決定木の多様性を生み出している。

復元抽出

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。ニューラルネットワークの出力層で使用する活性化関数は、求められる出力によって変わる。例えば、回帰問題には（ア）が使われる。

恒等関数

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。アナログ信号をデジタル信号に変換するとき、元の信号の最大周波数の2倍より高い周波数で標本化すれば、元の信号の波形を再現できるという法則を（ア）という。

サンプリング定理

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。欧州委員会はAIに関する倫理ガイドラインとして（ア）を発表した。

信頼性を備えたAIのための倫理ガイドライン

クラウドAIに関する説明として、最も不適切な選択肢を選択してください。

エッジAIはクラウドAIの1種である

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。モデルに使用する特徴量の数を減らし、過学習が起きるのを防ぐ手法を（ア）という。

スパース化

バーニーおじさんのルールの説明として、最も適切な選択肢を選択してください。

学習に必要なデータ量は、モデルのパラメータ数の10倍とする経験則のこと

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。敵対的生成ネットワークは（ア）と（イ）で構成された生成モデルである。（ア）とは生成した画像の真偽を予測するネットワークのことで、（イ）はランダムなノイズを入力し、新しい画像を生成するネットワークのことである。

ディスクリミネータ

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。敵対的生成ネットワークは（ア）と（イ）で構成された生成モデルである。（ア）とは生成した画像の真偽を予測するネットワークのことで、（イ）はランダムなノイズを入力し、新しい画像を生成するネットワークのことである。

ジェネレータ

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。限定された人に提供されている電磁的方法で記録された相当量の技術上または営業上のデータを（ア）という。

限定提供データ

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。計算によって導き出された回帰式が統計的に意味があるものなのか（説明変数が目的変数を正しく説明しているのか）を知るために（ア）を行う。重回帰分析の場合、帰無仮説を「偏回帰係数は（イ）」とする。帰無仮説が棄却されることで、求められた回帰式は統計的に意味があると結論づけることができる。

統計的仮説検定

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。計算によって導き出された回帰式が統計的に意味があるものなのか（説明変数が目的変数を正しく説明しているのか）を知るために（ア）を行う。重回帰分析の場合、帰無仮説を「偏回帰係数は（イ）」とする。帰無仮説が棄却されることで、求められた回帰式は統計的に意味があると結論づけることができる。

ヒューリスティックな知識の説明として最も適切な選択肢を選択してください。

経験などであらかじめ知っている知識のこと

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。教師あり学習の代表的な手法として、サポートベクターマシン（SVM）がある。サポートベクターマシン（SVM）では、（ア）という考え方を用いて、分類を行う線を求めていく手法である。また、直線で分類できない場合、次元を拡張させることで分類していく方法がある。次元を拡張させる関数を（イ）といい、（ウ）という方法を使うことで計算を楽にすることができる。

マージン最大化

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。教師あり学習の代表的な手法として、サポートベクターマシン（SVM）がある。サポートベクターマシン（SVM）では、（ア）という考え方を用いて、分類を行う線を求めていく手法である。また、直線で分類できない場合、次元を拡張させることで分類していく方法がある。次元を拡張させる関数を（イ）といい、（ウ）という方法を使うことで計算を楽にすることができる。

カーネル関数

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。教師あり学習の代表的な手法として、サポートベクターマシン（SVM）がある。サポートベクターマシン（SVM）では、（ア）という考え方を用いて、分類を行う線を求めていく手法である。また、直線で分類できない場合、次元を拡張させることで分類していく方法がある。次元を拡張させる関数を（イ）といい、（ウ）という方法を使うことで計算を楽にすることができる。

カーネルトリック

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。勾配が最小になる変数を見つけ出すアルゴリズムの1つに（ア）がある。（ア）は、勾配が最小になる変数を求めるために、何度も計算を繰り返し行うアルゴリズムである。このように計算を何度も繰り返し、重みを更新させていく。また、重みを更新させた回数を（イ）といい、全ての訓練データを学習させた回数のことを（ウ）という。

勾配降下法

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。勾配が最小になる変数を見つけ出すアルゴリズムの1つに（ア）がある。（ア）は、勾配が最小になる変数を求めるために、何度も計算を繰り返し行うアルゴリズムである。このように計算を何度も繰り返し、重みを更新させていく。また、重みを更新させた回数を（イ）といい、全ての訓練データを学習させた回数のことを（ウ）という。

イテレーション

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。勾配が最小になる変数を見つけ出すアルゴリズムの1つに（ア）がある。（ア）は、勾配が最小になる変数を求めるために、何度も計算を繰り返し行うアルゴリズムである。このように計算を何度も繰り返し、重みを更新させていく。また、重みを更新させた回数を（イ）といい、全ての訓練データを学習させた回数のことを（ウ）という。

エポック

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 VAEは、（ア）を活用した深層生成モデルである。

オートエンコーダ

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。データのバリエーションを増やすことを（ア）という。また、（ア）はデータの水増しとも呼ばれる。

データ拡張

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。自然言語処理分野において、自然言語をどのように扱い処理するかは難しい問題である。その中で多くの手法が考えられた。例えば、文字列をn個の単語で分割する方法である（ア）、単語の順番は考えず、単語の出現回数をカウントする（イ）、（ア）と（イ）を組み合わせた（ウ）などが考えられた。

単語N-gram

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。自然言語処理分野において、自然言語をどのように扱い処理するかは難しい問題である。その中で多くの手法が考えられた。例えば、文字列をn個の単語で分割する方法である（ア）、単語の順番は考えず、単語の出現回数をカウントする（イ）、（ア）と（イ）を組み合わせた（ウ）などが考えられた。

BoW（Bag-of-Words）

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。自然言語処理分野において、自然言語をどのように扱い処理するかは難しい問題である。その中で多くの手法が考えられた。例えば、文字列をn個の単語で分割する方法である（ア）、単語の順番は考えず、単語の出現回数をカウントする（イ）、（ア）と（イ）を組み合わせた（ウ）などが考えられた。

Bag-of-n-grams

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。パラメータが多くなると、ある次元においては極小だが、別次元から見たときは極大になっているという点が現れることがある。この点のことを（ア）といい、（ア）付近は周辺が平坦なので、学習が進みにくくなってしまうという特徴がある。このような現象を（イ）という。

鞍点

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。パラメータが多くなると、ある次元においては極小だが、別次元から見たときは極大になっているという点が現れることがある。この点のことを（ア）といい、（ア）付近は周辺が平坦なので、学習が進みにくくなってしまうという特徴がある。このような現象を（イ）という。

プラトー

汎化誤差に関する説明として、最も不適切な選択肢を選択してください。

汎化誤差が一度増加すると減少することはない

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 2012年、画像認識の精度を競う大会であるILSVRCでディープラーニングを活用したモデル（ア）が圧倒的な成績を残し優勝した。2012年当時は、画像認識には機械学習が用いられており、人間が特徴量を決めることが一般的だった。ILSVRCでは、（イ）というデータセットが使用されている。

AlexNet

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 2012年、画像認識の精度を競う大会であるILSVRCでディープラーニングを活用したモデル（ア）が圧倒的な成績を残し優勝した。2012年当時は、画像認識には機械学習が用いられており、人間が特徴量を決めることが一般的だった。ILSVRCでは、（イ）というデータセットが使用されている。

ImageNet

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 GDPR22条では、利用者にとって法的効果、重大な影響を及ぼす場合、（ア）を含む自動処理のみに基づいた判断の対象にならない権利について記述されている。（ア）とは、経済状態や趣味嗜好などの個人データを分析することである。

プロファイリング

自然言語処理に関する説明として、最も不適切な選択肢を選択してください。

自然言語処理で使用される全てのモデルにはRNNが採用されている

バッチ学習に関する説明として、最も不適切な選択肢を選択してください。

リアルタイムでモデルを更新しやすい

正則化の説明として、最もよく当てはまる選択肢を選んでください。

パラメータ（重み）に制限をかけることで、複雑になりすぎたモデルをシンプルなモデルにしていくこと

チューリングテストに関する説明として最も不適切な選択肢を選択してください。

現在は、深層学習が中心的な研究テーマであるため、チューリングテスト形式のコンテストは行われていない

第3次AIブーム以前にも、ディープラーニングに関するアイデアは存在した。しかし、最近になってディープラーニングに関する研究が一気に進んだ。その理由として最も適切な選択肢を選択してください。

GPUなどのハードウェアの性能が向上したため

アンサンブル学習の説明として最も適切な選択肢を選んでください。

精度の高くないモデルを複数組み合わせて、精度の高い予測を行う手法のこと

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。（ア）は物体検出モデルの1つである。

FPN

100

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。モノがインターネットに接続されることを（ア）、人間の代わりにコンピュータが定型作業を自動化することを（イ）という。

IoT

G検定

G検定

G検定udemy3-2

G検定udemy3-2

G検定udemy4-2

G検定udemy4-2

G検定udemy2-2

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G検定udemy2-1

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G検定udemy1-2

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