（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 人工知能に関する国際会議は定期的に行われている。有名な人工知能に関する国際会議として、（ア）、（イ）、（ウ）などがある。（ア）はニューラルネットワークに関する国際会議であり、（イ）はパターン認識に関する学術会議であり、（ウ）は、機会学習の国際会議である。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 人工知能に関する国際会議は定期的に行われている。有名な人工知能に関する国際会議として、（ア）、（イ）、（ウ）などがある。（ア）はニューラルネットワークに関する国際会議であり、（イ）はパターン認識に関する学術会議であり、（ウ）は、機会学習の国際会議である。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 人工知能に関する国際会議は定期的に行われている。有名な人工知能に関する国際会議として、（ア）、（イ）、（ウ）などがある。（ア）はニューラルネットワークに関する国際会議であり、（イ）はパターン認識に関する学術会議であり、（ウ）は、機会学習の国際会議である。

is-aの関係として、最も適切な選択肢を選択してください。

家賃を予測のために使用する特徴量として、不適切な選択肢を選択してください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ROC曲線よりも下の面積のことを（ア）という。面積が（イ）に近いほどモデルの性能は高いとされる。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ROC曲線よりも下の面積のことを（ア）という。面積が（イ）に近いほどモデルの性能は高いとされる。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 活性化関数には、0以下の時は0、0以上のときは入力値をそのまま出力する（ア）などがある。また、（ア）を改良した（イ）や（ウ）なども存在する。（イ）は、入力値が0以下の場合は入力値をα倍した値を出力し、入力値が0を超える場合は入力値と同じ値を出力する関数である。また、αは範囲内の値がランダムに選ばれる。（ウ）は、入力値が0以下の場合は入力値をα倍した値を出力し、入力値が0を超える場合は入力値と同じ値を出力する関数である。αはパラメータであり、学習によって決まる。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 活性化関数には、0以下の時は0、0以上のときは入力値をそのまま出力する（ア）などがある。また、（ア）を改良した（イ）や（ウ）なども存在する。（イ）は、入力値が0以下の場合は入力値をα倍した値を出力し、入力値が0を超える場合は入力値と同じ値を出力する関数である。また、αは範囲内の値がランダムに選ばれる。（ウ）は、入力値が0以下の場合は入力値をα倍した値を出力し、入力値が0を超える場合は入力値と同じ値を出力する関数である。αはパラメータであり、学習によって決まる。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 活性化関数には、0以下の時は0、0以上のときは入力値をそのまま出力する（ア）などがある。また、（ア）を改良した（イ）や（ウ）なども存在する。（イ）は、入力値が0以下の場合は入力値をα倍した値を出力し、入力値が0を超える場合は入力値と同じ値を出力する関数である。また、αは範囲内の値がランダムに選ばれる。（ウ）は、入力値が0以下の場合は入力値をα倍した値を出力し、入力値が0を超える場合は入力値と同じ値を出力する関数である。αはパラメータであり、学習によって決まる。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 CNNは（ア）が共有されておりパラメータの数が少なくて済むという特徴がある。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 技術者を支援する無料のサービスやプラットフォームは数多く存在する。例えば、大規模なオンライン講義が受けられる（ア）、プログラミング技術に関するナレッジコミュニティである（イ）などがある。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 技術者を支援する無料のサービスやプラットフォームは数多く存在する。例えば、大規模なオンライン講義が受けられる（ア）、プログラミング技術に関するナレッジコミュニティである（イ）などがある。

正規分布の例として最も適切な選択肢を選択してください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 SHRDLUは（ア）によって開発されたシステムである。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 CNNにおいてカーネル（フィルタ）を使って画像の特徴を抽出する層のことを（ア）という。また、カーネルのサイズのことを（イ）という。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 CNNにおいてカーネル（フィルタ）を使って画像の特徴を抽出する層のことを（ア）という。また、カーネルのサイズのことを（イ）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ホールドアウト検証では、訓練データの一部を（ア）に分割する場合がある。また、（ア）は最終的なパラメータの調整のために使用される。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 複数エージェントがいる環境での強化学習のことを（ア）という。（ア）の技術をゲームAIに持ち込むことで、ゲームAIの精度が上がった。代表的なゲームAIとして、対戦型リアルタイムストラテジーゲーム「Dota 2」の2018年度世界大会覇者OGに勝利した（イ）やリアルタイムストラテジーゲーム「StarCraft II（スタークラフト2）」でトッププレイヤーを相手に勝利した（ウ）などがある。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 複数エージェントがいる環境での強化学習のことを（ア）という。（ア）の技術をゲームAIに持ち込むことで、ゲームAIの精度が上がった。代表的なゲームAIとして、対戦型リアルタイムストラテジーゲーム「Dota 2」の2018年度世界大会覇者OGに勝利した（イ）やリアルタイムストラテジーゲーム「StarCraft II（スタークラフト2）」でトッププレイヤーを相手に勝利した（ウ）などがある。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 複数エージェントがいる環境での強化学習のことを（ア）という。（ア）の技術をゲームAIに持ち込むことで、ゲームAIの精度が上がった。代表的なゲームAIとして、対戦型リアルタイムストラテジーゲーム「Dota 2」の2018年度世界大会覇者OGに勝利した（イ）やリアルタイムストラテジーゲーム「StarCraft II（スタークラフト2）」でトッププレイヤーを相手に勝利した（ウ）などがある。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 システムの設計段階からプライバシーに配慮する考え方のことを（ア）という。また、システムの設計段階からセキュリティに配慮する考え方を（イ）という。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 システムの設計段階からプライバシーに配慮する考え方のことを（ア）という。また、システムの設計段階からセキュリティに配慮する考え方を（イ）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ResNetとは、2015年のILSVRCで優勝したモデルで、（ア）を加えることで、層が深くなっても学習が上手くいくようになった。また、ResNetを派生させたモデルとして（イ）が有名である。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ResNetとは、2015年のILSVRCで優勝したモデルで、（ア）を加えることで、層が深くなっても学習が上手くいくようになった。また、ResNetを派生させたモデルとして（イ）が有名である。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 1979年に設立された人工知能に関する国際的な非営利の学術団体を（ア）という。また、（ア）が主催する人工知能分野でトップの学術会議を（イ）という。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 1979年に設立された人工知能に関する国際的な非営利の学術団体を（ア）という。また、（ア）が主催する人工知能分野でトップの学術会議を（イ）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 未知の有機化合物を分析し、有機化学の知識を使って特定する世界初のエキスパートシステムを（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 （ア）とは鞍点問題に対応するために考えられた手法で、慣性の考え方を取り入れ、前回の更新量を、現在の更新量に反映させ、学習の停滞を防ぐ。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 言語によって区別される音の最小単位を（ア）という。また、（イ）は（ア）よりも広い意味で使われることが多く、アクセントを含めた意味として使われる。さらに、（イ）は、言語の歴史的な変化や体系性といった文脈で使われることが多い。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 言語によって区別される音の最小単位を（ア）という。また、（イ）は（ア）よりも広い意味で使われることが多く、アクセントを含めた意味として使われる。さらに、（イ）は、言語の歴史的な変化や体系性といった文脈で使われることが多い。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 行動を決めるアクターと価値を評価するクリティックで構成されている強化学習の手法を（ア）という。（ア）は、価値ベースと方策ベースの考え方を組み合わせた手法である。（ア）を応用した手法に（イ）がある。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 行動を決めるアクターと価値を評価するクリティックで構成されている強化学習の手法を（ア）という。（ア）は、価値ベースと方策ベースの考え方を組み合わせた手法である。（ア）を応用した手法に（イ）がある。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 バイアスには様々なものが存在する。例えば、（ア）や（イ）などがある。（ア）とは、偏見や誤った認識などから収集してしまった偏ったデータのことである。（イ）とは、期待する結果を求めているとき、関係のない結果などを求める結果に合うように解釈したり、求めていない結果が出たときはその結果を軽視したりしてしまうことで発生するバイアスである。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 バイアスには様々なものが存在する。例えば、（ア）や（イ）などがある。（ア）とは、偏見や誤った認識などから収集してしまった偏ったデータのことである。（イ）とは、期待する結果を求めているとき、関係のない結果などを求める結果に合うように解釈したり、求めていない結果が出たときはその結果を軽視したりしてしまうことで発生するバイアスである。

合成音声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。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 t-SNE法における「t」は（ア）を意味する。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 AI開発の原則に関する議論は世界中で行われている。例えば、AmazonやGoogleなどアメリカのIT企業を中心に組織されたPartnership on AIは、AIに関する倫理原則として（ア）を公開した。他にも、NPO法人である（イ）が提案したアシロマAI原則がある。アシロマAI原則は倫理に関する23の原則をまとめたガイドラインのことである。また、（ウ）はAIに関するガイドラインとして倫理的に調和された設計を公表している。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 AI開発の原則に関する議論は世界中で行われている。例えば、AmazonやGoogleなどアメリカのIT企業を中心に組織されたPartnership on AIは、AIに関する倫理原則として（ア）を公開した。他にも、NPO法人である（イ）が提案したアシロマAI原則がある。アシロマAI原則は倫理に関する23の原則をまとめたガイドラインのことである。また、（ウ）はAIに関するガイドラインとして倫理的に調和された設計を公表している。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 AI開発の原則に関する議論は世界中で行われている。例えば、AmazonやGoogleなどアメリカのIT企業を中心に組織されたPartnership on AIは、AIに関する倫理原則として（ア）を公開した。他にも、NPO法人である（イ）が提案したアシロマAI原則がある。アシロマAI原則は倫理に関する23の原則をまとめたガイドラインのことである。また、（ウ）はAIに関するガイドラインとして倫理的に調和された設計を公表している。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 （ア）は、2019年にOpenAIが公開した約15億個のパラメータを持つ自然言語処理モデルである。（イ）は、2020年にOpenAIが開発した約1,750億個のパラメータを持つ自然言語処理モデルである。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 （ア）は、2019年にOpenAIが公開した約15億個のパラメータを持つ自然言語処理モデルである。（イ）は、2020年にOpenAIが開発した約1,750億個のパラメータを持つ自然言語処理モデルである。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 訓練データを学習しすぎた結果、未知のデータに対する精度が悪くなってしまう現象のことを（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 オントロジーの研究に関連して、（ア）や（イ）などの研究も行われている。（ア）とはWebページに何が書かれているかをコンピュータが理解できるようにメタデータを付与し、コンピュータが自律的に処理を行う技術のことであり、（イ）とはウェブ上でコンピュータ処理に適したデータを公開・共有するための技術のことである。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 オントロジーの研究に関連して、（ア）や（イ）などの研究も行われている。（ア）とはWebページに何が書かれているかをコンピュータが理解できるようにメタデータを付与し、コンピュータが自律的に処理を行う技術のことであり、（イ）とはウェブ上でコンピュータ処理に適したデータを公開・共有するための技術のことである。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 強化学習とは、与えられた環境下で、（ア）が最大化する行動を学んでいくことである。また、エージェントの行動基準のことを（イ）という。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 強化学習とは、与えられた環境下で、（ア）が最大化する行動を学んでいくことである。また、エージェントの行動基準のことを（イ）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 深層生成モデルは（ア）を取り入れた生成モデルであり、（イ）や敵対的生成ネットワークが代表的なモデルである。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 深層生成モデルは（ア）を取り入れた生成モデルであり、（イ）や敵対的生成ネットワークが代表的なモデルである。

松尾豊氏がAIに関する主張（定義）として最も適切な選択肢を選択してください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 AIモデルを開発するためには、開発環境を整える必要がある。また、現在では一般的な開発ツールを1つにまとめた環境である（ア）を使って開発を行うことも増えてきた。他にも、Webブラウザ上でPythonなどを記述・実行できるツールである（イ）を使って開発を行うこともある。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 AIモデルを開発するためには、開発環境を整える必要がある。また、現在では一般的な開発ツールを1つにまとめた環境である（ア）を使って開発を行うことも増えてきた。他にも、Webブラウザ上でPythonなどを記述・実行できるツールである（イ）を使って開発を行うこともある。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 フーリエ級数展開やフーリエ変換などを活用して、複雑な関数や現象を三角関数に分解して簡単に記述する方法・考え方のことを（ア）という。

深層信念ネットワーク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。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 状態遷移や報酬を予測するモデルのことを（ア）という。エージェントが（ア）を使用するアルゴリズムを（イ）、エージェントが（ア）を使用しないアルゴリズムを（ウ）という。また、エージェントを取り巻く（ア）を、様々な要素を学習して構築しようとする枠組みのこと（エ）という。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 状態遷移や報酬を予測するモデルのことを（ア）という。エージェントが（ア）を使用するアルゴリズムを（イ）、エージェントが（ア）を使用しないアルゴリズムを（ウ）という。また、エージェントを取り巻く（ア）を、様々な要素を学習して構築しようとする枠組みのこと（エ）という。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 状態遷移や報酬を予測するモデルのことを（ア）という。エージェントが（ア）を使用するアルゴリズムを（イ）、エージェントが（ア）を使用しないアルゴリズムを（ウ）という。また、エージェントを取り巻く（ア）を、様々な要素を学習して構築しようとする枠組みのこと（エ）という。

（エ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 状態遷移や報酬を予測するモデルのことを（ア）という。エージェントが（ア）を使用するアルゴリズムを（イ）、エージェントが（ア）を使用しないアルゴリズムを（ウ）という。また、エージェントを取り巻く（ア）を、様々な要素を学習して構築しようとする枠組みのこと（エ）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ボードゲームの序盤は打てる手が多いため、全ての手を打って、どのような手が最も勝率が高いのかを計算することは難しい。一方、ゲームの終盤になると打てる手は少なくなるため、最適な手を計算することができるようになる。以上のことから、ゲームがある局面まで進むと、ランダムに手を打ち続け終局させるというシミュレーションを何度も行い、最適な手を計算する（ア）が有効である。また、終局させることを（イ）という。しかし、（ア）は、人間の思考と異なり、（ウ）で押し切る方法であるため、探索数が増えてしまうと上手くいかなくなってしまう。DeepMind社が開発した人工知能の囲碁プログラム（エ）は今までの戦略と異なり、ディープラーニング技術を活用し、人間の思考方法を実現し、囲碁のプロ棋士に勝利した。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ボードゲームの序盤は打てる手が多いため、全ての手を打って、どのような手が最も勝率が高いのかを計算することは難しい。一方、ゲームの終盤になると打てる手は少なくなるため、最適な手を計算することができるようになる。以上のことから、ゲームがある局面まで進むと、ランダムに手を打ち続け終局させるというシミュレーションを何度も行い、最適な手を計算する（ア）が有効である。また、終局させることを（イ）という。しかし、（ア）は、人間の思考と異なり、（ウ）で押し切る方法であるため、探索数が増えてしまうと上手くいかなくなってしまう。DeepMind社が開発した人工知能の囲碁プログラム（エ）は今までの戦略と異なり、ディープラーニング技術を活用し、人間の思考方法を実現し、囲碁のプロ棋士に勝利した。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ボードゲームの序盤は打てる手が多いため、全ての手を打って、どのような手が最も勝率が高いのかを計算することは難しい。一方、ゲームの終盤になると打てる手は少なくなるため、最適な手を計算することができるようになる。以上のことから、ゲームがある局面まで進むと、ランダムに手を打ち続け終局させるというシミュレーションを何度も行い、最適な手を計算する（ア）が有効である。また、終局させることを（イ）という。しかし、（ア）は、人間の思考と異なり、（ウ）で押し切る方法であるため、探索数が増えてしまうと上手くいかなくなってしまう。DeepMind社が開発した人工知能の囲碁プログラム（エ）は今までの戦略と異なり、ディープラーニング技術を活用し、人間の思考方法を実現し、囲碁のプロ棋士に勝利した。

（エ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ボードゲームの序盤は打てる手が多いため、全ての手を打って、どのような手が最も勝率が高いのかを計算することは難しい。一方、ゲームの終盤になると打てる手は少なくなるため、最適な手を計算することができるようになる。以上のことから、ゲームがある局面まで進むと、ランダムに手を打ち続け終局させるというシミュレーションを何度も行い、最適な手を計算する（ア）が有効である。また、終局させることを（イ）という。しかし、（ア）は、人間の思考と異なり、（ウ）で押し切る方法であるため、探索数が増えてしまうと上手くいかなくなってしまう。DeepMind社が開発した人工知能の囲碁プログラム（エ）は今までの戦略と異なり、ディープラーニング技術を活用し、人間の思考方法を実現し、囲碁のプロ棋士に勝利した。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 音声認識でよく使われていたモデルに（ア）がある。（ア）は音素ごとに学習を行っていく手法である。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 オートエンコーダの代わりに制限付きボルツマンマシンを積み重ねたものを（ア）という。また、（ア）は（イ）によって提唱された手法である。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 オートエンコーダの代わりに制限付きボルツマンマシンを積み重ねたものを（ア）という。また、（ア）は（イ）によって提唱された手法である。

インスタンスセグメンテーションの代表的な手法として、最も適切な選択肢を選択してください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 強化学習において、より簡単に最適な（ア）を探し出すための研究が進められている。また、最適な（ア）を探し出すための手法として、（ア）をパラメータのもった関数と定義して（ア）の価値が最大になるようにパラメータを学習させていく（イ）などがある。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 強化学習において、より簡単に最適な（ア）を探し出すための研究が進められている。また、最適な（ア）を探し出すための手法として、（ア）をパラメータのもった関数と定義して（ア）の価値が最大になるようにパラメータを学習させていく（イ）などがある。

RNNにおけるAttentionの説明として最も適切な選択肢を選択してください。

k近傍法の説明として正しい選択肢を選んでください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 精度の高いモデルを作っていくためにはデータのバリエーションを豊富にする必要がある。バリエーションを増やす手法として、（ア）、（イ）、（ウ）、（エ）などがある。（ア）は2枚の画像を合成して新しい画像を生成する手法であり、（イ）は画像の一部の値を0（遮断）にして画像を生成する手法である。（ウ）は、（ア）と（イ）を組み合わせた手法である。また、（エ）は画像の一部をランダムな値にして画像を生成する手法のことである。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 精度の高いモデルを作っていくためにはデータのバリエーションを豊富にする必要がある。バリエーションを増やす手法として、（ア）、（イ）、（ウ）、（エ）などがある。（ア）は2枚の画像を合成して新しい画像を生成する手法であり、（イ）は画像の一部の値を0（遮断）にして画像を生成する手法である。（ウ）は、（ア）と（イ）を組み合わせた手法である。また、（エ）は画像の一部をランダムな値にして画像を生成する手法のことである。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 精度の高いモデルを作っていくためにはデータのバリエーションを豊富にする必要がある。バリエーションを増やす手法として、（ア）、（イ）、（ウ）、（エ）などがある。（ア）は2枚の画像を合成して新しい画像を生成する手法であり、（イ）は画像の一部の値を0（遮断）にして画像を生成する手法である。（ウ）は、（ア）と（イ）を組み合わせた手法である。また、（エ）は画像の一部をランダムな値にして画像を生成する手法のことである。

（エ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 精度の高いモデルを作っていくためにはデータのバリエーションを豊富にする必要がある。バリエーションを増やす手法として、（ア）、（イ）、（ウ）、（エ）などがある。（ア）は2枚の画像を合成して新しい画像を生成する手法であり、（イ）は画像の一部の値を0（遮断）にして画像を生成する手法である。（ウ）は、（ア）と（イ）を組み合わせた手法である。また、（エ）は画像の一部をランダムな値にして画像を生成する手法のことである。

オンライン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。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 カテゴリ変数を数値化する手法として、（ア）や（イ）などがある。（ア）とはカテゴリの目的変数の平均を、そのカテゴリの数値として割り振る手法のことであり、（イ）とはカテゴリ変数をワンホット表現に変換する手法のことである。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 カテゴリ変数を数値化する手法として、（ア）や（イ）などがある。（ア）とはカテゴリの目的変数の平均を、そのカテゴリの数値として割り振る手法のことであり、（イ）とはカテゴリ変数をワンホット表現に変換する手法のことである。

インタビューシステム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。

（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「関係のある出力は重みが大きく、関係のない出力は重みを小さくすること」が原則だが、「現在にとって関係のない出力でも、未来にとって関係のある出力の場合重みを大きくする」ことがある。このとき、重みに対する矛盾が発生してしまう。このような問題を、（ア）と言います。

教師あり学習の分類問題に関する例として、最も適切な選択肢を選択してください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ある画像とその画像に関する質問を与えたとき、正しい答えを導き出すタスクのことを（ア）という。

探索の説明として、最も適切な選択肢を選択してください。

局所最適解を避ける最適化アルゴリズムでない手法の選択肢を選択してください。

（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（ア）が、fastTextというライブラリを発表した。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ブースティングの代表的な手法に、（ア）や（イ）などがある。（ア）はモデルの最適化に勾配降下法を使用する手法であり、（イ）はYoav FreundとRobert Schapireによって考案された手法である。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ブースティングの代表的な手法に、（ア）や（イ）などがある。（ア）はモデルの最適化に勾配降下法を使用する手法であり、（イ）はYoav FreundとRobert Schapireによって考案された手法である。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ワトソンは、ウィキペディアの情報を（ア）形式で体系化し、それを活用して答えを導き出している。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 複数のタスクを単一のモデルで課題を解決する機械学習の手法を（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 AIシステムは性能だけではなく、（ア）や（イ）も重要になる。（ア）とはユーザーとの全ての接点のことであり、（イ）とは商品を通して得られるユーザー体験のことである。また、AIシステムを顧客に使ってもらう場合は、商品の認知からアフターサポートまでの一連の中で得られる総合的な体験である（ウ）について意識する必要がある。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 AIシステムは性能だけではなく、（ア）や（イ）も重要になる。（ア）とはユーザーとの全ての接点のことであり、（イ）とは商品を通して得られるユーザー体験のことである。また、AIシステムを顧客に使ってもらう場合は、商品の認知からアフターサポートまでの一連の中で得られる総合的な体験である（ウ）について意識する必要がある。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 AIシステムは性能だけではなく、（ア）や（イ）も重要になる。（ア）とはユーザーとの全ての接点のことであり、（イ）とは商品を通して得られるユーザー体験のことである。また、AIシステムを顧客に使ってもらう場合は、商品の認知からアフターサポートまでの一連の中で得られる総合的な体験である（ウ）について意識する必要がある。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 次元削除の方法として、（ア）、（イ）、特異値分解、多次元尺度構成法などが有名である。（ア）は、t分布を活用して次元削減する手法である。（イ）は、相関関係のある変数をまとめてより少ない変数に要約する分析手法である。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 次元削除の方法として、（ア）、（イ）、特異値分解、多次元尺度構成法などが有名である。（ア）は、t分布を活用して次元削減する手法である。（イ）は、相関関係のある変数をまとめてより少ない変数に要約する分析手法である。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 自然言語の読解のベンチマークに（ア）がある。短い文章を読ませ、質問に回答させて精度をはかる。

（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を多層化しても、学習効率が上がらないという問題があった。この問題に対して、（ア）を取り入れることで学習精度が向上した。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 （ア）は、Depthwise Separable Convolutionという手法を導入したことにより、パラメータが減少し、計算量が減ったことで、スマートフォンなどでも利用できるようになった。また、Depthwise Separable Convolutionでは、チャンネル方向と空間方向に対して、それぞれ畳み込み処理を行う。チャンネル方向に畳み込み処理を行うことを（イ）、空間方向に畳み込み処理を行うことを（ウ）という。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 （ア）は、Depthwise Separable Convolutionという手法を導入したことにより、パラメータが減少し、計算量が減ったことで、スマートフォンなどでも利用できるようになった。また、Depthwise Separable Convolutionでは、チャンネル方向と空間方向に対して、それぞれ畳み込み処理を行う。チャンネル方向に畳み込み処理を行うことを（イ）、空間方向に畳み込み処理を行うことを（ウ）という。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 （ア）は、Depthwise Separable Convolutionという手法を導入したことにより、パラメータが減少し、計算量が減ったことで、スマートフォンなどでも利用できるようになった。また、Depthwise Separable Convolutionでは、チャンネル方向と空間方向に対して、それぞれ畳み込み処理を行う。チャンネル方向に畳み込み処理を行うことを（イ）、空間方向に畳み込み処理を行うことを（ウ）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 Q学習やSARSAは、（ア）の1種である。