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G検定udemy4-3

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10問 • 1年前
  • 吉野昌樹
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    問題一覧

  • 1

    （ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 最近のCNNでは、全結合層の代わりに、（ア）が用いられている。

    GAP層

  • 2

    （ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 データに偏りがある場合に、少ないデータを水増ししてデータの偏りを減らすことを（ア）という。一方、多いデータを減らしデータの偏りを減らすことを（イ）という。また、（ア）の代表的な手法として、（ウ）がある。

    オーバーサンプリング

  • 3

    （イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 データに偏りがある場合に、少ないデータを水増ししてデータの偏りを減らすことを（ア）という。一方、多いデータを減らしデータの偏りを減らすことを（イ）という。また、（ア）の代表的な手法として、（ウ）がある。

    アンダーサンプリング

  • 4

    （ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 データに偏りがある場合に、少ないデータを水増ししてデータの偏りを減らすことを（ア）という。一方、多いデータを減らしデータの偏りを減らすことを（イ）という。また、（ア）の代表的な手法として、（ウ）がある。

    SMOTE

  • 5

    （ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 入力した画像に対して、画像の説明文を生成するモデルを（ア）という。

    Image Captioning

  • 6

    （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線形回帰分析という。線形回帰において、原因となる変数を（ア）、結果となる変数を（イ）という。また、回帰分析のうち（ア）が1つの分析を（ウ）、（ア）が複数の分析を（エ）という。

    説明変数

  • 7

    （イ）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線形回帰分析という。線形回帰において、原因となる変数を（ア）、結果となる変数を（イ）という。また、回帰分析のうち（ア）が1つの分析を（ウ）、（ア）が複数の分析を（エ）という。

    目的変数

  • 8

    （ウ）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線形回帰分析という。線形回帰において、原因となる変数を（ア）、結果となる変数を（イ）という。また、回帰分析のうち（ア）が1つの分析を（ウ）、（ア）が複数の分析を（エ）という。

    単回帰分析

  • 9

    （エ）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線形回帰分析という。線形回帰において、原因となる変数を（ア）、結果となる変数を（イ）という。また、回帰分析のうち（ア）が1つの分析を（ウ）、（ア）が複数の分析を（エ）という。

    重回帰分析

  • 10

    （ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 畳み込みによって得られた2次元データのことを（ア）という。

    特徴マップ

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    問題一覧

  • 1

    （ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 最近のCNNでは、全結合層の代わりに、（ア）が用いられている。

    GAP層

  • 2

    （ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 データに偏りがある場合に、少ないデータを水増ししてデータの偏りを減らすことを（ア）という。一方、多いデータを減らしデータの偏りを減らすことを（イ）という。また、（ア）の代表的な手法として、（ウ）がある。

    オーバーサンプリング

  • 3

    （イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 データに偏りがある場合に、少ないデータを水増ししてデータの偏りを減らすことを（ア）という。一方、多いデータを減らしデータの偏りを減らすことを（イ）という。また、（ア）の代表的な手法として、（ウ）がある。

    アンダーサンプリング

  • 4

    （ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 データに偏りがある場合に、少ないデータを水増ししてデータの偏りを減らすことを（ア）という。一方、多いデータを減らしデータの偏りを減らすことを（イ）という。また、（ア）の代表的な手法として、（ウ）がある。

    SMOTE

  • 5

    （ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 入力した画像に対して、画像の説明文を生成するモデルを（ア）という。

    Image Captioning

  • 6

    （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線形回帰分析という。線形回帰において、原因となる変数を（ア）、結果となる変数を（イ）という。また、回帰分析のうち（ア）が1つの分析を（ウ）、（ア）が複数の分析を（エ）という。

    説明変数

  • 7

    （イ）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線形回帰分析という。線形回帰において、原因となる変数を（ア）、結果となる変数を（イ）という。また、回帰分析のうち（ア）が1つの分析を（ウ）、（ア）が複数の分析を（エ）という。

    目的変数

  • 8

    （ウ）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線形回帰分析という。線形回帰において、原因となる変数を（ア）、結果となる変数を（イ）という。また、回帰分析のうち（ア）が1つの分析を（ウ）、（ア）が複数の分析を（エ）という。

    単回帰分析

  • 9

    （エ）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線形回帰分析という。線形回帰において、原因となる変数を（ア）、結果となる変数を（イ）という。また、回帰分析のうち（ア）が1つの分析を（ウ）、（ア）が複数の分析を（エ）という。

    重回帰分析

  • 10

    （ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 畳み込みによって得られた2次元データのことを（ア）という。

    特徴マップ