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G検定 第二版テキスト章末問題集 第六章～第七章

G検定 第二版テキスト章末問題集 第六章～第七章
42問 • 10ヶ月前
  • Keiji Yanagida
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    問題一覧

  • 1

    CNNにおいて画像データまたは特徴マップの一部分に注目して、その範囲内の各位置に重みを付けて総和する計算を行う層の名称として、最も適切なものを1つ選べ

    畳み込み層

  • 2

    CNNには、平均値や最大値などを用いて特徴マップから１つの値を取り出す処理がある。このような処理を行う層の名称として、最も適切なものを1つ選べ

    プーリング層

  • 3

    CNNの学習に利用するデータ拡張の説明として、最も適切なものを1つ選べ

    画像データに左右反転やコントラスト変換を加えてデータを水増しする

  • 4

    画像認識に用いるモデルに関する説明として、最も適切なものを１つ選べ

    MobileNet、計算量削減を目的としたモデルであり、その要素技術として深さごとに分離可能な畳み込み（Dypthwise Separable Covolution）がある

  • 5

    CNNを用いた転移学習の説明として、最も適切なものを1つ選べ

    予め別のデータセットで学習済みのモデルの最終層を、新しいデータセットに合わせて入れ替え最終層の重みのみを再学習する

  • 6

    敵対的生成ネットワーク（GAN）において、ランダムなベクトルから画像を生成するネットワークの名称として、最も適切なものを１つ選べ

    ジェネレータ

  • 7

    物体検出は、画像に写っている物体の分類と位置の特定を行うタスクである。代表的な1段階モデルのアルゴリズムとして、最も適切なものを１つ選べ

    YOLO

  • 8

    セマンティックセグメンテーションタスクに用いる手法の１つであるSegNetの説明として、最も適切なものを1つ選べ

    エンコーダで得た特徴マップをデコーダで画像サイズまで徐々に拡大する

  • 9

    リカレントニューラルネットワーク（RNN）について述べた文章として、最も適切なものを1つ選べ

    RNNでは入力データと過去の隠れ層の状態から出力を計算する

  • 10

    リカレントニューラルネットワーク（RNN）に関する説明として、最も適切なものを1つ選べ

    BPTT（Back Propagation Through Time）を用いた学習が有効である場合がある

  • 11

    LSTM（Long Short-Term Memory）の記述として、最も適切なものを1つ選べ

    LSTMにおける忘却ゲートは、シグモイド関数である

  • 12

    リカレントニューラルネットワーク（RNN）を応用したモデルのうち、過去の情報だけでなく未来の情報を使用して予測を行うモデルがある。このモデルは、 未来の情報がわかっている場合に用いられることができるため、文章の推敲、機械翻訳、フレーム間の補完などのタスクに使用される場合がある。このモデルの名称として、最も適切なものを1つ選べ

    双方向RNN（BiRNN）

  • 13

    次の選択肢の中からリカレントニューラルネットワーク（RNN）モデルとみなせないものとして、最も適切なものを1つ選べ

    パーセプトロン（Perceptron）

  • 14

    強化学習に関する以下の文章のうち、最も適切なものを1つ選べ

    強化学習は環境から得られる状態をもとに、どのような行動をとるべきか学習する手法である

  • 15

    DeepMind社が開発し、プロ棋士とハンディキャップなしで対局し初めて勝利を挙げた、深層強化学習が使われている囲碁プログラムを以下の選択肢から1つ選んで答えよ

    AlphaGo

  • 16

    深層生成モデルに関する以下の文章において、空欄（ア）～（エ）に当てはまる語句の組み合わせとしてふさわしいものを1つ選んで答えよ 画像生成モデルの代表例として、（ア）と（イ）の2つのモデルがあります。（ア）は教師なし学習の手法でもある（ウ）を応用したもので、データの分布を学習することによって、データの生成を可能にしています。一方の（イ）は、2つのネットワークを競わせることによって、最終的に元のデータに似通ったデータを生成することを可能にしています。この2つのネットワークは（エ）と呼ばれています。

    （ア）変分オートエンコーダ　（イ）敵対的生成ネットワーク　（ウ）オートエンコーダ　（エ）ジェネレータ・ディスクリミネータ

  • 17

    Faster R-CNN、YOLO、SSDの特徴として、最も適切なものを1つ選べ

    これらの手法は、画像の分類と位置の特定とを同時に高速に行う手法である

  • 18

    画像処理、画像認識におけるセグメンテーションタスクとして用いられない用語を以下の選択肢から１つ選んで答えよ。

    パーツセグメンテーション（部分分割）

  • 19

    単語埋め込みモデル（Word2vec、GloVe、fastText）などの記述として、最も適切なものを1つ選べ

    fastTextでは、単語表現と文字表現とを持っているので辞書に存在しない未知の単語（OOV）問題に対しても強みを発揮する

  • 20

    自然言語処理分野においてもディープラーニングは成果を上げている。自然言語処理のいくつかの用語について整理する。形態素解析と関連性の深いものとして、最も適切なものを1つ選べ

    ある文章・句を意味を持つ最小の単位に分割する

  • 21

    word2vecで用いられる2つの単語（あるいは項目）の類似度として、最も適切なものを1つ選べ

    2つのベクトルの成す角で表される量

  • 22

    自然言語処理の文脈において、文を構成する単語の列を受け取り、別の系列へ変換する確率をモデル化したものを示す用語として、最も適切なものを1つ選べ

    Seq2seq（Sequence-to-sequence）

  • 23

    音声認識の領域でもディープラーニングは活用されている。例えば、Google HomeやAmazon Echoなど、いわゆるAIスピーカーは音声認識を利用している。音声認識技術に関して述べた以下の文章のうち、最も適切なものを1つ選べ

    WaveNetは音声生成のためのディープラーニングのネットワークである

  • 24

    DQNで用いられた強化学習の枠組みは次のうちどれに当たるか、最も適切なものを１つ選べ

    行動価値関数ベース

  • 25

    次の強化学習に関連する用語のうち、正しい組み合わせはどれか、1つ選んで答えよ

    モデルフリー強化学習＝（Q関数、方策勾配法）、モデルベース強化学習＝（Alpha Zero、世界モデル）

  • 26

    トランスフォーマーを説明する用語群として、最も適切なものはどれか１つ選んで答えよ

    多頭注意、位置符号化器、マスク化言語モデル

  • 27

    以下のAIのビジネスへの利活用に関する文章のうち、最も適切なものを１つ選べ

    AIは社会をより良くしていくために利活用されるべきであり、ディープラーニングの発展によりAIが生み出す価値は加速度的に増加しており、これらの価値を社会で適切に利活用することができれば、大きなイノベーションを起こすことが可能になる。

  • 28

    デジタルトランスフォーメーションに関する以下の文章において、空欄（ア）～（ウ）に当てはまる選択肢の組み合わせを１つ選べ デジタルトランスフォーメーションとは、今まで（ア）で行っていた業務プロセスを（イ）も含めて統合的に行うための変化や動きそのものを指し、そのためには（イ）での処理が必要になる。（ウ）やブロックチェーンは（イ）に存在するもので（ウ）を活用するためにはIoTやRPAを使用して（ア）から（イ）へデータを送る必要がある。この（イ）に記録されたデータがビックデータとなる

    （ア）アナログ空間　（イ）デジタル空間　（ウ）AI

  • 29

    AIプロジェクト進行に関する文章のうち、適切なものの組み合わせを１つ選べ （ア）AIプロジェクト遂行は、AIそのものを開発するフェーズのみで成立している （イ）CRISP-DMとは、CRoss-Industry Standard Process for Data Miningの略で「Business Understanding（ビジネスの理解）」「Data Understanding（データの理解）」「Data Preparation（データの準備）」「Modeling（モデリング）」「Evaluation（評価）」「Re-learning（再学習）」の６つのステップからなる （ウ）MLOpsとは、Machine LearningとOperationsを統合した造語あり、DevOpsから派生しているAIの仕組みをビジネスで運用するまでのパイプライン概念のことである （エ）MLOpsにおいて最も重要なことは、AIシステムを本番で活用しようとした時、全てのプロセスを一回だけやれば良いということではなく、本番でのシステム運用時でも継続してプロセスを回すことである

    （ウ）と（エ）

  • 30

    AI適用の検討に関する適切な文章のうち、最も適切なものを1つ選べ

    AIの特性を生かしたフィードバック機構をビジネス上も技術上も組み込むことができるかが重要である

  • 31

    AIを適用したプロセスの再設計に関する次の文章のうち、不適切なものを1つ選べ

    フィードバック機構によるAI精度の向上は必ずしも見込めないため、業務プロセスは一貫してAIの精度が保証できない前提で検討する必要があり、ほとんどを人が担保する業務プロセスとするべきである

  • 32

    クラウドとエッジの違いに関する以下の文章のうち、正しいものはいくつあるか、適切なものを1つ選べ （ア）エッジは装置が手元にあるため、モデルの更新や設定が容易であるのに対して、手元に装置がないクラウド環境は更新・設定に大きな工数を要する。 （イ）クラウドはそれ自体がダウンしたときの影響が大きいのに対して、エッジは機器単位での故障の対応をすればよく、影響の範囲が小さい。 （ウ）クラウドはモデルのスループットとしてネットワーク遅延の影響を考える必要があるのに対して、エッジはネットワークの遅延を考える必要はない。 （エ）クラウドではモデルを更新する必要があるのに対して、エッジではモデルを更新する必要がない

    ２つ

  • 33

    AIプロジェクト体制を構築する際の説明として、適切なものを1つ選べ

    AI研究開発・それを支えるシステムを構築するエンジニア、マネージャやデザイナーなどトータルな構成が重要である

  • 34

    ディープラーニングの学習の際に、データセットが減員で意図した学習ができない場合の理由として、不適切なものを1つ選べ

    データの数が多すぎる場合

  • 35

    アセスメントフェーズにおいて実施する内容について、不適切なものを1つ選べ

    運用システムの構築

  • 36

    PoCフェーズの説明に関する以下の文章のうち、適切なものを1つ選べ

    PoCでの実施内容の１つとしてAIモデルの開発を行い、精度検証が挙げられる

  • 37

    運用フェーズの説明に関する以下の文章のうち、適切なものを1つ選べ

    クラウドでサービスを提供する場合は、オートスケールなどの仕組みを利用し計算資源の自動調整を行うべきである

  • 38

    EU一般データ保護規則（GDPR）について、適切ではないものを1つ選べ

    EUに拠点を置かない日本企業であれば、規則に縛られることはない

  • 39

    データの管理について、適切ではないものを1つ選べ

    当初予定されていなかった個人情報の取り扱いをする場合は、プロダクトの変更後、本人の同意を得る必要がある

  • 40

    著作権法に関して、適切でないものを1つ選べ

    インターネット上で公開されていた画像データを大量に収集・複製し、画像認識用モデル生成のための学習用データセットを作成した上で、販売（営利提供）することは、違法である

  • 41

    データセットの偏りから生じるアルゴリズムバイアスの発生を防ぐ手段として、適切でないものを１つ選べ

    先入観をなくすために、ダイバーシティやバイアスの存在についての教育をあえて行わずにデータの収集作業を始める

  • 42

    学習済みモデルの保護・管理は、ビジネス上で重要な課題である。他企業や他業種と連携する際に留意すべきこととして、最も不適切なものを1つ選べ

    学習済みモデルから「蒸留」としてモデルを作成することは、学習済みモデルのパラメータやネットワークの構造を外部から見えないようにするなど、技術的手段で防げる

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    CNNにおいて画像データまたは特徴マップの一部分に注目して、その範囲内の各位置に重みを付けて総和する計算を行う層の名称として、最も適切なものを1つ選べ

    畳み込み層

  • 2

    CNNには、平均値や最大値などを用いて特徴マップから１つの値を取り出す処理がある。このような処理を行う層の名称として、最も適切なものを1つ選べ

    プーリング層

  • 3

    CNNの学習に利用するデータ拡張の説明として、最も適切なものを1つ選べ

    画像データに左右反転やコントラスト変換を加えてデータを水増しする

  • 4

    画像認識に用いるモデルに関する説明として、最も適切なものを１つ選べ

    MobileNet、計算量削減を目的としたモデルであり、その要素技術として深さごとに分離可能な畳み込み（Dypthwise Separable Covolution）がある

  • 5

    CNNを用いた転移学習の説明として、最も適切なものを1つ選べ

    予め別のデータセットで学習済みのモデルの最終層を、新しいデータセットに合わせて入れ替え最終層の重みのみを再学習する

  • 6

    敵対的生成ネットワーク（GAN）において、ランダムなベクトルから画像を生成するネットワークの名称として、最も適切なものを１つ選べ

    ジェネレータ

  • 7

    物体検出は、画像に写っている物体の分類と位置の特定を行うタスクである。代表的な1段階モデルのアルゴリズムとして、最も適切なものを１つ選べ

    YOLO

  • 8

    セマンティックセグメンテーションタスクに用いる手法の１つであるSegNetの説明として、最も適切なものを1つ選べ

    エンコーダで得た特徴マップをデコーダで画像サイズまで徐々に拡大する

  • 9

    リカレントニューラルネットワーク（RNN）について述べた文章として、最も適切なものを1つ選べ

    RNNでは入力データと過去の隠れ層の状態から出力を計算する

  • 10

    リカレントニューラルネットワーク（RNN）に関する説明として、最も適切なものを1つ選べ

    BPTT（Back Propagation Through Time）を用いた学習が有効である場合がある

  • 11

    LSTM（Long Short-Term Memory）の記述として、最も適切なものを1つ選べ

    LSTMにおける忘却ゲートは、シグモイド関数である

  • 12

    リカレントニューラルネットワーク（RNN）を応用したモデルのうち、過去の情報だけでなく未来の情報を使用して予測を行うモデルがある。このモデルは、 未来の情報がわかっている場合に用いられることができるため、文章の推敲、機械翻訳、フレーム間の補完などのタスクに使用される場合がある。このモデルの名称として、最も適切なものを1つ選べ

    双方向RNN（BiRNN）

  • 13

    次の選択肢の中からリカレントニューラルネットワーク（RNN）モデルとみなせないものとして、最も適切なものを1つ選べ

    パーセプトロン（Perceptron）

  • 14

    強化学習に関する以下の文章のうち、最も適切なものを1つ選べ

    強化学習は環境から得られる状態をもとに、どのような行動をとるべきか学習する手法である

  • 15

    DeepMind社が開発し、プロ棋士とハンディキャップなしで対局し初めて勝利を挙げた、深層強化学習が使われている囲碁プログラムを以下の選択肢から1つ選んで答えよ

    AlphaGo

  • 16

    深層生成モデルに関する以下の文章において、空欄（ア）～（エ）に当てはまる語句の組み合わせとしてふさわしいものを1つ選んで答えよ 画像生成モデルの代表例として、（ア）と（イ）の2つのモデルがあります。（ア）は教師なし学習の手法でもある（ウ）を応用したもので、データの分布を学習することによって、データの生成を可能にしています。一方の（イ）は、2つのネットワークを競わせることによって、最終的に元のデータに似通ったデータを生成することを可能にしています。この2つのネットワークは（エ）と呼ばれています。

    （ア）変分オートエンコーダ　（イ）敵対的生成ネットワーク　（ウ）オートエンコーダ　（エ）ジェネレータ・ディスクリミネータ

  • 17

    Faster R-CNN、YOLO、SSDの特徴として、最も適切なものを1つ選べ

    これらの手法は、画像の分類と位置の特定とを同時に高速に行う手法である

  • 18

    画像処理、画像認識におけるセグメンテーションタスクとして用いられない用語を以下の選択肢から１つ選んで答えよ。

    パーツセグメンテーション（部分分割）

  • 19

    単語埋め込みモデル（Word2vec、GloVe、fastText）などの記述として、最も適切なものを1つ選べ

    fastTextでは、単語表現と文字表現とを持っているので辞書に存在しない未知の単語（OOV）問題に対しても強みを発揮する

  • 20

    自然言語処理分野においてもディープラーニングは成果を上げている。自然言語処理のいくつかの用語について整理する。形態素解析と関連性の深いものとして、最も適切なものを1つ選べ

    ある文章・句を意味を持つ最小の単位に分割する

  • 21

    word2vecで用いられる2つの単語（あるいは項目）の類似度として、最も適切なものを1つ選べ

    2つのベクトルの成す角で表される量

  • 22

    自然言語処理の文脈において、文を構成する単語の列を受け取り、別の系列へ変換する確率をモデル化したものを示す用語として、最も適切なものを1つ選べ

    Seq2seq（Sequence-to-sequence）

  • 23

    音声認識の領域でもディープラーニングは活用されている。例えば、Google HomeやAmazon Echoなど、いわゆるAIスピーカーは音声認識を利用している。音声認識技術に関して述べた以下の文章のうち、最も適切なものを1つ選べ

    WaveNetは音声生成のためのディープラーニングのネットワークである

  • 24

    DQNで用いられた強化学習の枠組みは次のうちどれに当たるか、最も適切なものを１つ選べ

    行動価値関数ベース

  • 25

    次の強化学習に関連する用語のうち、正しい組み合わせはどれか、1つ選んで答えよ

    モデルフリー強化学習＝（Q関数、方策勾配法）、モデルベース強化学習＝（Alpha Zero、世界モデル）

  • 26

    トランスフォーマーを説明する用語群として、最も適切なものはどれか１つ選んで答えよ

    多頭注意、位置符号化器、マスク化言語モデル

  • 27

    以下のAIのビジネスへの利活用に関する文章のうち、最も適切なものを１つ選べ

    AIは社会をより良くしていくために利活用されるべきであり、ディープラーニングの発展によりAIが生み出す価値は加速度的に増加しており、これらの価値を社会で適切に利活用することができれば、大きなイノベーションを起こすことが可能になる。

  • 28

    デジタルトランスフォーメーションに関する以下の文章において、空欄（ア）～（ウ）に当てはまる選択肢の組み合わせを１つ選べ デジタルトランスフォーメーションとは、今まで（ア）で行っていた業務プロセスを（イ）も含めて統合的に行うための変化や動きそのものを指し、そのためには（イ）での処理が必要になる。（ウ）やブロックチェーンは（イ）に存在するもので（ウ）を活用するためにはIoTやRPAを使用して（ア）から（イ）へデータを送る必要がある。この（イ）に記録されたデータがビックデータとなる

    （ア）アナログ空間　（イ）デジタル空間　（ウ）AI

  • 29

    AIプロジェクト進行に関する文章のうち、適切なものの組み合わせを１つ選べ （ア）AIプロジェクト遂行は、AIそのものを開発するフェーズのみで成立している （イ）CRISP-DMとは、CRoss-Industry Standard Process for Data Miningの略で「Business Understanding（ビジネスの理解）」「Data Understanding（データの理解）」「Data Preparation（データの準備）」「Modeling（モデリング）」「Evaluation（評価）」「Re-learning（再学習）」の６つのステップからなる （ウ）MLOpsとは、Machine LearningとOperationsを統合した造語あり、DevOpsから派生しているAIの仕組みをビジネスで運用するまでのパイプライン概念のことである （エ）MLOpsにおいて最も重要なことは、AIシステムを本番で活用しようとした時、全てのプロセスを一回だけやれば良いということではなく、本番でのシステム運用時でも継続してプロセスを回すことである

    （ウ）と（エ）

  • 30

    AI適用の検討に関する適切な文章のうち、最も適切なものを1つ選べ

    AIの特性を生かしたフィードバック機構をビジネス上も技術上も組み込むことができるかが重要である

  • 31

    AIを適用したプロセスの再設計に関する次の文章のうち、不適切なものを1つ選べ

    フィードバック機構によるAI精度の向上は必ずしも見込めないため、業務プロセスは一貫してAIの精度が保証できない前提で検討する必要があり、ほとんどを人が担保する業務プロセスとするべきである

  • 32

    クラウドとエッジの違いに関する以下の文章のうち、正しいものはいくつあるか、適切なものを1つ選べ （ア）エッジは装置が手元にあるため、モデルの更新や設定が容易であるのに対して、手元に装置がないクラウド環境は更新・設定に大きな工数を要する。 （イ）クラウドはそれ自体がダウンしたときの影響が大きいのに対して、エッジは機器単位での故障の対応をすればよく、影響の範囲が小さい。 （ウ）クラウドはモデルのスループットとしてネットワーク遅延の影響を考える必要があるのに対して、エッジはネットワークの遅延を考える必要はない。 （エ）クラウドではモデルを更新する必要があるのに対して、エッジではモデルを更新する必要がない

    ２つ

  • 33

    AIプロジェクト体制を構築する際の説明として、適切なものを1つ選べ

    AI研究開発・それを支えるシステムを構築するエンジニア、マネージャやデザイナーなどトータルな構成が重要である

  • 34

    ディープラーニングの学習の際に、データセットが減員で意図した学習ができない場合の理由として、不適切なものを1つ選べ

    データの数が多すぎる場合

  • 35

    アセスメントフェーズにおいて実施する内容について、不適切なものを1つ選べ

    運用システムの構築

  • 36

    PoCフェーズの説明に関する以下の文章のうち、適切なものを1つ選べ

    PoCでの実施内容の１つとしてAIモデルの開発を行い、精度検証が挙げられる

  • 37

    運用フェーズの説明に関する以下の文章のうち、適切なものを1つ選べ

    クラウドでサービスを提供する場合は、オートスケールなどの仕組みを利用し計算資源の自動調整を行うべきである

  • 38

    EU一般データ保護規則（GDPR）について、適切ではないものを1つ選べ

    EUに拠点を置かない日本企業であれば、規則に縛られることはない

  • 39

    データの管理について、適切ではないものを1つ選べ

    当初予定されていなかった個人情報の取り扱いをする場合は、プロダクトの変更後、本人の同意を得る必要がある

  • 40

    著作権法に関して、適切でないものを1つ選べ

    インターネット上で公開されていた画像データを大量に収集・複製し、画像認識用モデル生成のための学習用データセットを作成した上で、販売（営利提供）することは、違法である

  • 41

    データセットの偏りから生じるアルゴリズムバイアスの発生を防ぐ手段として、適切でないものを１つ選べ

    先入観をなくすために、ダイバーシティやバイアスの存在についての教育をあえて行わずにデータの収集作業を始める

  • 42

    学習済みモデルの保護・管理は、ビジネス上で重要な課題である。他企業や他業種と連携する際に留意すべきこととして、最も不適切なものを1つ選べ

    学習済みモデルから「蒸留」としてモデルを作成することは、学習済みモデルのパラメータやネットワークの構造を外部から見えないようにするなど、技術的手段で防げる