外部から得られた情報に意味づけする

経験を通じて応答や行動パタンが持続的に変化する

既に判っている事柄から、未知の事柄について予想する

いろいろな事象を観察し共通点に着目して結論を導き出す

三段論法のように一般論を観察事項に当てはめて結論を導き出す

事象を観察し種々の仮説を当てはめてみた中で最善の仮説を採択する

似たような条件のもとでは、似たような結果が得られるであろう

大きさ(長さ)と向き(方向)を持つ量、数値の有限な配列、とは?

複数の要素を格子状に並べたもの。行と列を持つ2次元の表、とは?

このゼロではないベクトルは?

このスカラー量(拡大率)は?

行列の一次独立な行(列)ベクトルの最大数は?

相関のある多数の変数から相関のない少数で全体のばらつきを最もよく表す成分取り出す方法 は?

生成AIで個人のデータを使用する際に特に考慮すべきことは?

生成AIが偏見や差別的見解、偽情報を生成する可能性が生じる主要な理由は?

我々が環境の中で自己を調節し、かつその調節行動によって環境に影響を及ぼしていく際に、環境 との間で交換されるものの内容が情報と定義した人の名前は?

信号を電気信号で送るときにどのように送れば 効率が一番いいかということを計るために考えられた、 信号の生起確率にもとづいた尺度を提案した人の名前は?

ある出来事が発生しにくい(事象の生起確率が低い)場合にはその情報量は低くなりますか高くなりますか?

情報量は負の値(マイナス)になりますか?

あるシステムから発出される情報量の期待値は?

システムからの情報の不確かさや乱雑さを表す尺度は?

平均情報量(あるいはエントロピー)は負の値(マイナス)になりますか?

平均情報量が最大になるのはどういう場合ですか?

いつも同じ事象が発生している場合の平均情報量は?

出現頻度の高い事象に、短い符号を割り当てる符号化する主要な方法は?

同じ事象が並んでいるときに、その並んでいる数をもとに符号化する主要な方法は?

連立方程式の解法、逆行列の計算などに使われる代表的な行列分解は?

微分方程式を代数方程式として解くときに用いられるのは?

周期関数の周波数解析に用いられるのは?

非周期関数の周波数解析に用いられるのは?

離散的で有限長の信号の周波数解析に用いられるのは?

離散フーリエ変換を高速に計算するのに用いられる主要な手法は?

離散フーリエ変換を高速化する際の計算アルゴリズムで主要な役割を果たしているのは?

ベイズの定理では事前確率から何がわかりますか?

事前確率とは何ですか?

事後確率とは何ですか?

一つ前の事象で確認された事後確率を、次の事象の事前確率として使用し事後確率を更新して いく手法の名称は?

データの集合を複数のカテゴリー(クラス)に分けることとは(あらかじめクラスが既知の場合)?

データの集合を部分集合(クラスタ)に切り分けて、それぞれがある共通の特徴を持つようにすること とは(あらかじめクラスが未知)?

顔画像から個人を特定するタスク

メールをスパムと非スパムの2つのグループに分けるタスク

ある病気について、検査の数値を疾患と非疾患のグループで調べてその違いを病気の予測に役立て るタスク

トレーニング(学習)データでの性能がとても良いのにもかかわらず、テスト(評価)データでの性能 が悪くなってしまうこととは(学習データの特徴に適応しすぎた状態)?

未学習の類似の問いについても正しい答えを導く能力とは?

データをk分割し、k-1個を学習に1個を評価に使用する。この割り当てを順繰りにk回繰り返 し、k 回の評価結果を平均するなどして分類器の成績とする、この方法の名称は?

データ全体のうち1つだけを評価データとし残りを学習に使用する。データ数だけ繰り返して、評価結 果を平均するなどして分類器の成績とする、この方法の名称は?

線形分離不可能なクラス分類問題で、データを高次元空間に写像して線形分離できるようにする 方法とは?

あるデータ点のクラスを、近隣のk個のデータ点の多数決で決定する方法の名称は?

クラスタの平均を用い、与えられたクラスタ数k個に分類する方法の名称は?

クラスタ分析で、各個体がクラスタにまとめられていくさまを樹形図の形で表したものとは?

データの特徴量(予測変数)と予測したい値(目的変数)の関係をモデル化して目的変数を 連続値で予測する手法の名称は?

データの目的変数が離散的(カテゴリー)でそのカテゴリーを予測するのが目的の手法の名称 は?

複数の個別の学習モデルを組み合わせ、より高い予測性能を追求する機械学習の手法とは?

集合学習で、個々の学習器をデータセットからランダムに選んだサンプルで学習させ、それらの予測結果を総合して最終的な予測結果を得る方法とは?

集合学習で、個々の学習器を逐次的に、誤分類されたサンプルに重点を置いて学習させる方法と は?

学習用の画像データに対して「変換」を施すことでデータを水増しする手法は?

コンピュータの状態とその遷移をモデル化したもの、機器の自動化や制御、語句の解析や文法のモデ ル化などに使われるものは?

頂点と辺から構成される構造は?

特定の頂点に接続している辺の数は?

辺に向きがあり逆方向に移動できないグラフは?

グラフの部分構造でサイクルを持たないものは?

全ての頂点が互いに辺で結ばれているようなグラフは?

大阪メトロのような地下鉄網で、任意の2駅間の最短経路を全て同時に求めるのに使えるアルゴリ ズムは?

道路清掃車が全ての街路(辺)をちょうど1回ずつ通って出発点に戻るということが可能な場 合、その街路を表すグラフは?

ゴミ収集車が街路の交叉点にあるごみ置き場(頂点)を全て、ちょうど1回ずつ通って出発点に 戻るという事ができる場合、その街路を表すグラフは?

オイラーグラフかどうかの必要十分条件は何ですか

ハミルトングラフかどうかの必要十分条件は知られていますか

ハミルトングラフの例を一つ

重み付きグラフで、すべての頂点を1回ずつ通る閉路の中で重みの合計が最も小さいものを求める 問題の名称は?

巡回セールスマン問題(TSP)で各辺の行と帰りの距離が同じのものは?

巡回セールスマン問題(TSP)で各辺が三角公式を満たすものは?

巡回セールスマン問題(TSP)で全頂点が1平面上に配置されているものは?

ある程度正解に近い解を見つけ出す経験則や発見方法は?

発見的手法で任意の問題に対応するように設計されたものは?

いろいろな制約がある中で、複数の選択肢があり、何らかの指標でその成果を評価するとき、その成 果を最小または最大にすることとは?

最適化を行う際の条件の名称は?

最適化を行う際の指標の名称は?

Yが連続値の時にデータにY=f(X)というモデルを当てはめることの名称は?

Yが連続値の時にデータにY=f(X)というモデルを当てはめる際に、Xが2次元以上の場合の名称 は?

Yが連続値の時にデータにY=f(X)というモデルを当てはめる際に、Xが1次元の場合の名称 は?

回帰分析において、最小二乗法でパラメータを推定するときに解く連立一次方程式の名称は?

さまざまな制約の中で目的関数を最適化する数理計画法の中で、制約も目的関数もすべて一次 式で表されるものの名称は?

線形計画法で最適解が存在する場合、目的関数は可能領域のどこで最大値となりますか?

線形計画法での最適解において、標準形のn+m個の不等式のうち何個で等号が成り立ちます か?ただし、変数は n 個、制約条件は m 個とする

大きな最適化問題が、形が同じでより小さな問題に帰着でき、計算の途中結果を数表の形で保 存しておいて同じ計算の繰返しを避ける方法の名称は?

自然界の進化のプロセスから着想を得た最適化手法とは?

コンピュータや人工システムを用いて、生物のような自己増殖、進化、適応、学習などの特徴を持 つ人工的なシステムを作り出すことの名称は?

遺伝的アルゴリズムにおいて、各個体の情報を記号や数値で表現し、遺伝的操作の対象となるの は?

遺伝的アルゴリズムにおいて、各個体の性質や特徴を表現し、実際の解や特徴を示すのは?