問題一覧
1
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、「機械学習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。
大量のデータから入力と出力のルール・関係性などを学習したもの
2
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 コンピュータでボードゲームを解く場合、探索を行うが、その組み合わせの数は天文学的な数字になることがある。そこで、効率の良い探索を行うために(ア)の概念が取り入れられている。また、(ア)を計算するとき、あらかじめ知っている知識を活用することで探索を効率化することができる。なお、あらかじめ知っている知識は、(イ)と呼ばれる。ボードゲームのゲーム戦略としては、自分が手を打つときは自分が有利に、相手が手を打つときは自分が不利になるような手を打つだろうと仮定して戦略を立てる手法である(ウ)が使われている。(ウ)による探索を効率化するために、特定の手(ノード)を切り捨てる(エ)という手法が使われている。
コスト
3
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 コンピュータでボードゲームを解く場合、探索を行うが、その組み合わせの数は天文学的な数字になることがある。そこで、効率の良い探索を行うために(ア)の概念が取り入れられている。また、(ア)を計算するとき、あらかじめ知っている知識を活用することで探索を効率化することができる。なお、あらかじめ知っている知識は、(イ)と呼ばれる。ボードゲームのゲーム戦略としては、自分が手を打つときは自分が有利に、相手が手を打つときは自分が不利になるような手を打つだろうと仮定して戦略を立てる手法である(ウ)が使われている。(ウ)による探索を効率化するために、特定の手(ノード)を切り捨てる(エ)という手法が使われている。
ヒューリスティックな知識
4
(ウ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 コンピュータでボードゲームを解く場合、探索を行うが、その組み合わせの数は天文学的な数字になることがある。そこで、効率の良い探索を行うために(ア)の概念が取り入れられている。また、(ア)を計算するとき、あらかじめ知っている知識を活用することで探索を効率化することができる。なお、あらかじめ知っている知識は、(イ)と呼ばれる。ボードゲームのゲーム戦略としては、自分が手を打つときは自分が有利に、相手が手を打つときは自分が不利になるような手を打つだろうと仮定して戦略を立てる手法である(ウ)が使われている。(ウ)による探索を効率化するために、特定の手(ノード)を切り捨てる(エ)という手法が使われている。
Mini-Max法
5
(エ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 コンピュータでボードゲームを解く場合、探索を行うが、その組み合わせの数は天文学的な数字になることがある。そこで、効率の良い探索を行うために(ア)の概念が取り入れられている。また、(ア)を計算するとき、あらかじめ知っている知識を活用することで探索を効率化することができる。なお、あらかじめ知っている知識は、(イ)と呼ばれる。ボードゲームのゲーム戦略としては、自分が手を打つときは自分が有利に、相手が手を打つときは自分が不利になるような手を打つだろうと仮定して戦略を立てる手法である(ウ)が使われている。(ウ)による探索を効率化するために、特定の手(ノード)を切り捨てる(エ)という手法が使われている。
αβ法
6
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 処理能力が限られている人工知能では、現実に起こりうる全ての問題に対応することができないという問題のことを(ア)という。
フレーム問題
7
教師なし学習の次元削減に関する例として、最も適切な選択肢を選択してください。
売上を予測する際に要素(説明変数)が多いため、予測精度が著しく低下しない範囲内で要素を要約した
8
(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において、出力された結果と実際の結果の誤差を最小化するために出力層から入力層にかけて調整を行っていく方法を(ア)という。また、ニューラルネットワークの層が増えることで、入力層付近のパラメータの調整が上手くいかなくなるという問題を(イ)という。
誤差逆伝播法
9
(イ)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において、出力された結果と実際の結果の誤差を最小化するために出力層から入力層にかけて調整を行っていく方法を(ア)という。また、ニューラルネットワークの層が増えることで、入力層付近のパラメータの調整が上手くいかなくなるという問題を(イ)という。
勾配消失問題
10
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 アナログデータをデジタルデータに変換することを(ア)という。また、音声データをデジタルデータに変換するときは、一般に(イ)という手法を使う。さらに、デジタル化した音声信号を周波数スペクトルに変換するために(ウ)という手法を使う。
A-D変換
11
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 アナログデータをデジタルデータに変換することを(ア)という。また、音声データをデジタルデータに変換するときは、一般に(イ)という手法を使う。さらに、デジタル化した音声信号を周波数スペクトルに変換するために(ウ)という手法を使う。
パルス符号変調
12
(ウ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 アナログデータをデジタルデータに変換することを(ア)という。また、音声データをデジタルデータに変換するときは、一般に(イ)という手法を使う。さらに、デジタル化した音声信号を周波数スペクトルに変換するために(ウ)という手法を使う。
高速フーリエ変換
13
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 インターネットに接続された装置を(ア)という。また、インターネットなどのネットワーク経由でサービスを提供する利用形態を(イ)サービスという。
エッジデバイス
14
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 インターネットに接続された装置を(ア)という。また、インターネットなどのネットワーク経由でサービスを提供する利用形態を(イ)サービスという。
クラウド
15
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 偏差を2乗したものの平均を(ア)という。また、(ア)の平方根を(イ)という。
分散
16
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 偏差を2乗したものの平均を(ア)という。また、(ア)の平方根を(イ)という。
標準偏差
17
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 知的財産権は様々な法律によって保護されている。例えば、物品の形状、構造または組み合わせに係るアイデアを保護する法律として(ア)があり、工業デザインなどを保護する法律として(イ)がある。
実用新案法
18
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 知的財産権は様々な法律によって保護されている。例えば、物品の形状、構造または組み合わせに係るアイデアを保護する法律として(ア)があり、工業デザインなどを保護する法律として(イ)がある。
意匠法
19
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 人間が感じる音高の変化の尺度のことを(ア)という。
メル尺度
20
ミニ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。
メモリの使用量はオンライン学習よりも少ない
21
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 k-means法は、(ア)クラスタリングである。また、k-means法は(イ)を活用して分類を行っていく特徴があります。
非階層であり、ハードな
22
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 k-means法は、(ア)クラスタリングである。また、k-means法は(イ)を活用して分類を行っていく特徴があります。
重心
23
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 単語を低次元の実数値のベクトルで表現することを(ア)という。単語を(ア)で表すことで、ベクトル間の距離や位置関係から単語の意味を表現することができる。単語の(ア)を得る手法として(イ)がある。
分散表現
24
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 単語を低次元の実数値のベクトルで表現することを(ア)という。単語を(ア)で表すことで、ベクトル間の距離や位置関係から単語の意味を表現することができる。単語の(ア)を得る手法として(イ)がある。
word2vec
25
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 サポートベクターマシンでは、境界線から最も近いデータのことを(ア)という。また、境界線から(ア)の距離を(イ)という。
サポートベクトル
26
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 サポートベクターマシンでは、境界線から最も近いデータのことを(ア)という。また、境界線から(ア)の距離を(イ)という。
マージン
27
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 特徴量の範囲を比較がしやすいように処理することを(ア)という。(ア)には、正規化や標準化がある。
スケーリング
28
ポアソン回帰を使用する例として最も適切な選択肢を選択してください。
A地域における事故の発生回数
29
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 次元削減の手法として、(ア)や(イ)などがある。(ア)は、ある行列を分解して複数の行例の積で表現する手法である。(イ)はデータの関係性(類似度)を低次元空間で表現する手法である。
特異値分解
30
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 次元削減の手法として、(ア)や(イ)などがある。(ア)は、ある行列を分解して複数の行例の積で表現する手法である。(イ)はデータの関係性(類似度)を低次元空間で表現する手法である。
多次元尺度構成法
31
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 勾配降下法において、局所最適解を防ぐ方法として、(ア)の値を大きくするという方法がある。しかし、(ア)の値が大きすぎると、(イ)を飛び越えることもあるので注意する必要がある。また、(ウ)の影響で学習が進みにくくなることもある。(ウ)とは、勾配が0になってしまう点のことである。
学習率
32
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 勾配降下法において、局所最適解を防ぐ方法として、(ア)の値を大きくするという方法がある。しかし、(ア)の値が大きすぎると、(イ)を飛び越えることもあるので注意する必要がある。また、(ウ)の影響で学習が進みにくくなることもある。(ウ)とは、勾配が0になってしまう点のことである。
大域最適解
33
(ウ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 勾配降下法において、局所最適解を防ぐ方法として、(ア)の値を大きくするという方法がある。しかし、(ア)の値が大きすぎると、(イ)を飛び越えることもあるので注意する必要がある。また、(ウ)の影響で学習が進みにくくなることもある。(ウ)とは、勾配が0になってしまう点のことである。
停留点
34
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 文脈解析において、代名詞などを推定することを(ア)、関連した一連の文の意味的な関係性を推定することを(イ)という。
照応解析
35
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 文脈解析において、代名詞などを推定することを(ア)、関連した一連の文の意味的な関係性を推定することを(イ)という。
談話構造解析
36
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 オープンデータセットには、様々な種類のものがある。画像データセットには、0〜9の手書き数字のモノクロ画像を集めた(ア)、1400万以上の画像データからなる(イ)などがある。
MNIST
37
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 オープンデータセットには、様々な種類のものがある。画像データセットには、0〜9の手書き数字のモノクロ画像を集めた(ア)、1400万以上の画像データからなる(イ)などがある。
ImageNet
38
自然言語処理の説明として、最も適切な選択肢を選択してください。
自然言語をコンピュータに処理させること
39
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 音声の違いを表すスペクトル上の大まかな形を表した線を(ア)という。また、(ア)を求めるときに(イ)を用いる方法が一般的である。
スペクトル包絡
40
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 音声の違いを表すスペクトル上の大まかな形を表した線を(ア)という。また、(ア)を求めるときに(イ)を用いる方法が一般的である。
MFCC
41
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 各特徴量の平均を0、分散が1になるように変換することを(ア)という。
標準化
42
ディープニューラルネットワークに関する説明の文章として、最も適切な選択肢を選択してください。
ディープラーニングによって複雑な問題を解決できるようになったが、過学習になりやすい特徴がある
43
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 画像や音声など様々なデータから一定の規則・ルールを見つけ識別することを(ア)という。
パターン認識
44
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 AIシステムは日常的に多く使われるようになってきたが、思いもよらない学習により問題になるケースが存在する。例えば、Microsoftが開発した会話ボット(ア)は、複数ユーザーによる不適切な学習により、差別的な発言を投稿したことで問題になった。
Tay
45
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 BoW(Bag-of-Words)とは、単語の順番は考えず、文章中の単語の出現回数をカウントしたものを(ア)として表現する手法である。(ア)で表現するまでには、4つのステップが存在する。まず1ステップ目が、文章を単語に分割することである。2ステップ目では、分割した単語にIDをつけていく。3ステップ目では、全ての単語を(イ)に変換する。4ステップ目では、各(イ)を足し合わせていく。以上の4ステップから、作成していく。
ベクトル
46
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 BoW(Bag-of-Words)とは、単語の順番は考えず、文章中の単語の出現回数をカウントしたものを(ア)として表現する手法である。(ア)で表現するまでには、4つのステップが存在する。まず1ステップ目が、文章を単語に分割することである。2ステップ目では、分割した単語にIDをつけていく。3ステップ目では、全ての単語を(イ)に変換する。4ステップ目では、各(イ)を足し合わせていく。以上の4ステップから、作成していく。
ワンホットベクトル
47
機械学習とデータの関係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。
特徴量や学習率は全て機械が自動的に決めるため、ブラックボックス化が起こりやすい
48
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 入力画像のピクセルの間隔をあけて畳み込み処理を行う手法のことを(ア)という。
Dilated Convolution(Atrous Convolution)
49
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 相関には強い相関と弱い相関が存在する。相関係数が(ア)に近いとき正の相関かつ強い相関であり、(イ)に近いとき負の相関かつ強い相関である。また、(ウ)に近づくほど相関は弱くなる。
1
50
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 相関には強い相関と弱い相関が存在する。相関係数が(ア)に近いとき正の相関かつ強い相関であり、(イ)に近いとき負の相関かつ強い相関である。また、(ウ)に近づくほど相関は弱くなる。
-1
51
(ウ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 相関には強い相関と弱い相関が存在する。相関係数が(ア)に近いとき正の相関かつ強い相関であり、(イ)に近いとき負の相関かつ強い相関である。また、(ウ)に近づくほど相関は弱くなる。
0
52
ディープラーニングを取り入れた人工知能とは、何に注目するべきかを表す(ア)を自ら判断し学習するものである。
特徴量
53
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 福島によって、単純型細胞、複雑型細胞のはたらきをもとに(ア)と呼ばれるモデルが作られる。(ア)は初期のCNNモデルである。
ネオコグニトロン
54
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 顧客、取引先、従業員、経営者、株主など利害関係者のことを(ア)という。
ステークホルダー
55
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 過去のデータだけではなく、未来のデータからも学習できるようにしたモデルのことを(ア)という。自然言語処理の場合、過去の単語だけではなく、未来の単語も使用することで意味の推測精度を高めることができる。
双方向RNN
56
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 誤差逆伝播法では、予測値と実際の値の誤差を(ア)によって求め、その値が最小になるように重みなどのパラメータを最適化していく。(ア)として(イ)や(ウ)などがよく使われる。(イ)は主に分類問題で使用され、(ウ)は主に回帰問題で使用される。
誤差関数
57
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 誤差逆伝播法では、予測値と実際の値の誤差を(ア)によって求め、その値が最小になるように重みなどのパラメータを最適化していく。(ア)として(イ)や(ウ)などがよく使われる。(イ)は主に分類問題で使用され、(ウ)は主に回帰問題で使用される。
交差エントロピー誤差関数
58
(ウ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 誤差逆伝播法では、予測値と実際の値の誤差を(ア)によって求め、その値が最小になるように重みなどのパラメータを最適化していく。(ア)として(イ)や(ウ)などがよく使われる。(イ)は主に分類問題で使用され、(ウ)は主に回帰問題で使用される。
平均二乗誤差関数
59
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 決定木では、分岐が多くなると、1つの葉に1つのデータが対応してしまう。このように、モデルが訓練データに対して適応しすぎてしまうことを(ア)という。
過学習
60
マイシン(MYCIN)の説明として不適切なものを選択してください。
専門医の判断よりも正解率は高かった
61
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 画像などを分類するモデルのことを(ア)といい、画像など新しいデータを作るモデルを(イ)という。
識別モデル
62
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 画像などを分類するモデルのことを(ア)といい、画像など新しいデータを作るモデルを(イ)という。
生成モデル
63
AIの性質に基づいたAIシステムの提供方法の記述として、最も不適切な選択肢を選択して下さい。
AIシステムを納品し、更新は行わない
64
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 AI開発において、質の高いデータを多く収集することが重要である。しかし、自社だけでデータを収集することは難しい。そこで、企業などが提供している(ア)を購入することがある。
オープンデータセット
65
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 (ア)は、FCNと同様にCNNで使われている全結合層を畳み込み層に置き換えたネットワークを持ち、エンコーダとデコーダの構造を採用しているモデルである。
SegNet
66
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 プランニングシステムであるSTRIPSは、(ア)を組み合わせて記述していく。
前提条件、行動、結果
67
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 GPTやBERTは、大規模データを使用して(ア)したモデルを、用途に合わせて(イ)をすることで、様々なタスクを解くことができます。
事前学習
68
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 GPTやBERTは、大規模データを使用して(ア)したモデルを、用途に合わせて(イ)をすることで、様々なタスクを解くことができます。
転移学習
69
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ジェフリー・ヒントンは(ア)を「Beautiful FREE LUNCH」と表現している。
早期終了
70
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 RNNは、(ア)をもったニューラルネットワークである。また、RNNにおいて、時間軸に沿って誤差を反映させていくことを(イ)という。
再帰構造
71
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 RNNは、(ア)をもったニューラルネットワークである。また、RNNにおいて、時間軸に沿って誤差を反映させていくことを(イ)という。
BPTT
72
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 機械学習は、もともと(ア)分野の技術であった
パターン認識
73
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 障壁を打ち破ることを(ア)という。AI開発では多くの(ア)が起きたことで発展した。
ブレークスルー
74
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 活用と探索のバランスをどのように最適化するかを意味する用語を(ア)という。
バンディットアルゴリズム
75
「概念化の明示的・形式的な仕様」と定義される用語として、最も適切な選択肢を選択してください。
オントロジー
76
ノーフリーランチ定理の説明として、最も適切な選択肢を選択してください。
あらゆる問題を効率的に解ける汎用的なアルゴリズムはないということ
77
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 CNNの(ア)は視覚野の局所受容野に対応する。
畳み込み層
78
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 データマイニングのための指針となる手法のことを(ア)という。(ア)には6つのステップがあり、それぞれのステップを行き来して作業を行っていく。
CRISP-DM
79
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 Googleが発表した(ア)は、ネットワークの幅・深さ・解像度などのスケーリングに関して1つの複合係数を使って調整を行うことで、少ないパラメータ数で高い精度を叩き出した。また、(ア)は(イ)に向いているモデルの1つである。
EfficientNet
80
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 Googleが発表した(ア)は、ネットワークの幅・深さ・解像度などのスケーリングに関して1つの複合係数を使って調整を行うことで、少ないパラメータ数で高い精度を叩き出した。また、(ア)は(イ)に向いているモデルの1つである。
転移学習
81
k近傍法において、未知のデータを与えた。k=10のとき、クラスAのデータが1つ、クラスBのデータが6つ、クラスCのデータが2つ、クラスDのデータが1つだった。未知のデータが分類されるクラスとして、最も適切な選択肢を選択してください。
クラスB
82
モラベックのパラドックスの説明として正しい選択肢を選択してください。
高度な推論よりも、1歳児レベルの知恵とスキルを身に付けさせる方がはるかに難しいということ
83
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 (ア)が「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」を策定した。
経済産業省
84
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 CNNにおいて、畳み込み層で抽出された特徴マップをもとに目的に応じた値を出力するための層のことを(ア)という。
全結合層
85
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 あらかじめ設定したクラスタの数にデータを分類する手法のことを(ア)という。
k-means法
86
弱いAIは現実可能でも、強いAIは不可能であることを示すために、ジョン・サールによって提案された思考実験の名称として、最も適切な選択肢を選択してください。
中国語の部屋
87
(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において、入力値の重要度を数値化したものを(ア)という。
重み
88
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 word2vecを提案したトマス・ミコロフが、(ア)というライブラリを発表した。(ア)はword2vecよりも学習に要する時間が短くなり、(イ)の単語埋め込み計算も可能になった。さらに、単語の活用などを考慮することができるようになった。しかし、word2vecや(ア)は、文脈などによって変わる単語を上手く扱うことができない。そこで、文脈を考慮した分散表現を得る手法として(ウ)が提案される。(ウ)は(エ)を活用した手法である。
fastText
89
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 word2vecを提案したトマス・ミコロフが、(ア)というライブラリを発表した。(ア)はword2vecよりも学習に要する時間が短くなり、(イ)の単語埋め込み計算も可能になった。さらに、単語の活用などを考慮することができるようになった。しかし、word2vecや(ア)は、文脈などによって変わる単語を上手く扱うことができない。そこで、文脈を考慮した分散表現を得る手法として(ウ)が提案される。(ウ)は(エ)を活用した手法である。
OOV
90
(ウ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 word2vecを提案したトマス・ミコロフが、(ア)というライブラリを発表した。(ア)はword2vecよりも学習に要する時間が短くなり、(イ)の単語埋め込み計算も可能になった。さらに、単語の活用などを考慮することができるようになった。しかし、word2vecや(ア)は、文脈などによって変わる単語を上手く扱うことができない。そこで、文脈を考慮した分散表現を得る手法として(ウ)が提案される。(ウ)は(エ)を活用した手法である。
ELMo
91
(エ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 word2vecを提案したトマス・ミコロフが、(ア)というライブラリを発表した。(ア)はword2vecよりも学習に要する時間が短くなり、(イ)の単語埋め込み計算も可能になった。さらに、単語の活用などを考慮することができるようになった。しかし、word2vecや(ア)は、文脈などによって変わる単語を上手く扱うことができない。そこで、文脈を考慮した分散表現を得る手法として(ウ)が提案される。(ウ)は(エ)を活用した手法である。
双方向RNN
92
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 AIモデルを開発するときに、よく用いられるプログラミング言語として(ア)がある。(ア)には数多くのライブラリが揃っており、多くのコードが公開されている。また、(イ)を使用することで仮想環境を簡単に構築することできる。
Python
93
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 AIモデルを開発するときに、よく用いられるプログラミング言語として(ア)がある。(ア)には数多くのライブラリが揃っており、多くのコードが公開されている。また、(イ)を使用することで仮想環境を簡単に構築することできる。
Docker
94
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 畳み込み層で出力した特徴マップをルールに従って小さくする層を(ア)という。
プーリング層
95
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 方策には、(ア)や(イ)などがある。(ア)は、基本的に既存情報を使って最適な行動を行うが、一定確率で探索を行う方策である。(イ)は探索時にあまり選択されていない行動を優先的に選ぶ方策である。
ε-greedy方策
96
(イ)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 方策には、(ア)や(イ)などがある。(ア)は、基本的に既存情報を使って最適な行動を行うが、一定確率で探索を行う方策である。(イ)は探索時にあまり選択されていない行動を優先的に選ぶ方策である。
UCB方策
97
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 状態に対する特徴表現学習のことを(ア)という。前もって(ア)を行うことで、学習効率を高めることができる。
状態表現学習
98
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ディープラーニングを利用して、動画や画像などを組み合わせ、フェイクの動画・画像などを作り出すことを(ア)という。
ディープフェイク
99
強化学習に関する説明として、最も適切な選択肢を選択してください。
モンテカルロ法を使用して価値を更新していく手法がある
100
(ア)に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 Cycプロジェクトは、約40年間という長期間続いているプロジェクトである。そのため、Cycプロジェクトは(ア)と言われている。
現代版バベルの塔