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定期試験出る

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69問 • 1年前
  • ki yu
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    問題一覧

  • 1

    仮想空間、仮想世界のこと

    メタバース

  • 2

    3つのVを応えよ

    Volume（データ量）, Variety（データの多様性）, Velocity（データ生成・更新速度）

  • 3

    種類を区別する変数 数値や量で測ることが出来ないデータ

    質的データ

  • 4

    数値や量で測ることができるデータ

    量的データ

  • 5

    質的データの尺度

    名義尺度, 順序尺度

  • 6

    量的データの尺度

    間隔尺度, 比例尺度

  • 7

    名義尺度とはなにか

    血液型など計測値にラベルをつけたもの 順序を入れ替えても問題ない

  • 8

    順序尺度とはなにか

    1位、2位、好き、嫌いなど順序に意味はあるが感覚には意味が無いもの

  • 9

    間隔尺度とはなにか

    温度、西暦などの値の間隔には意味はあるが、それらの比は意味が無いもの

  • 10

    比例尺度とはなにか

    身長、体重など値に絶対的な意味があり、間隔や比にも意味があるもの

  • 11

    データの並べ方を厳密に決めてあるデータ

    構造化データ

  • 12

    互いに関係のある複数の属性を列するテーブルの形でデータを格納し、行単位でデータを扱う

    リレーショナルデータベース

  • 13

    データの並べ方にルールが無いデータ

    非構造化データ

  • 14

    構造化されたデータのこと

    データベース

  • 15

    個人情報の有用性に配慮しつつ、個人情報の不適正な取り扱いによる個人の権利利益の侵害を防止することを目的とした法律

    個人情報保護法

  • 16

    取扱に細心の注意を払う必要がある「人に知られたくない情報」のこと

    要配慮個人情報

  • 17

    EU圏内の個人データ保護やその取り扱いについて詳細に定められたもの

    GDPR

  • 18

    活動やデータ提供に参加するという意思を表明する手続き

    オプトイン

  • 19

    活動やデータ提供に参加しないという意志を表明する手続き

    オプトアウト

  • 20

    ヒストグラムの区間の数の目安

    データ数の平方根

  • 21

    カテゴリごとの量を比較するのに適切なグラフ

    棒グラフ

  • 22

    量的データの分布を確認するのに適切なグラフ

    ヒストグラム

  • 23

    データの時間的な変化を調べるのに適切なグラフ

    折れ線グラフ

  • 24

    あるデータに含まれる各種割合を把握するのに適切なグラフ

    円グラフ

  • 25

    複数のデータの各種割合比較するのに適切なグラフ

    帯グラフ

  • 26

    データの値を集約してひとつの数値として表したものの総称

    代表値

  • 27

    代表値には何が含まれふ

    平均値, 中央値, 最頻値

  • 28

    変数Xから変数Yを予測するための直線

    回帰直線

  • 29

    母集団全体に通し番号をつけ、均等な間隔で標本を選ぶこと

    系統抽出

  • 30

    母集団全体をいくつかの集団に分けランダムにいくつかの集団を選ぶこと

    クラスター抽出

  • 31

    似た性質の対象をひとつのグループにまとめ、各グループから適切な数ずつ標本を選択するもの

    層化抽出

  • 32

    データをその属性に応じて分類して、表形式にまとめたもの

    クロス集計

  • 33

    全事象が互いに交わりを持たないときに条件付き確率を求める定理

    ベイズの定理

  • 34

    どのようなふたつの事柄が、同時に起こる可能性が高いかデータを見出すこと

    アソシエーション分析

  • 35

    アソシエーション分析ではどのような指標を用いるか

    リフト値, 支持値, 信頼度

  • 36

    データを変数の違いに応じて仲間分けするための方法

    クラスタリング（クラスター分析）

  • 37

    人工知能の説明

    人間が行っている知的な行動をコンピュータで再現する技術

  • 38

    コンピュータに知識を詰め込むシステム

    エキスパートシステム

  • 39

    脳の働きをコンピュータで模倣するもの

    人工ニューラルネットワーク

  • 40

    エキスパートシステムや人工ニューラルネットワークが開発されたAIブームはいつか

    第2次AIブーム

  • 41

    人間が読み書きするテキストデータ

    自然言語

  • 42

    自然言語処理のこと

    NLP

  • 43

    GPTなどの大規模自然言語モデル

    LLM

  • 44

    仮定と原理に基づき、結果を導く方法

    演繹法

  • 45

    過去の事例に基づき、意思決定のルールを作る推論法

    帰納法

  • 46

    AIはどのような方法を用いて思考しているか

    帰納法

  • 47

    帰納法のデメリットふたつ

    過去にない事例の対応は困難, 根拠を示すことが難しい

  • 48

    それぞれのカテゴリで境界付近に存在するデータを集めたデータのこと

    サポートベクタ

  • 49

    機械学習の種類のうち、「教師あり学習」における「分類」のタスクで主に使用されているもの

    サポートベクタマシン

  • 50

    多くの特徴量を用いてデータを分割し、データの分類や回帰を行う

    決定木

  • 51

    多数の決定木から得られた結果を多数決などで統合し、最終結果を導く

    ランダムフォレスト

  • 52

    脳の神経系をモデル化した数学モデル

    人工ニューラルネットワーク（ANN）

  • 53

    隠れ層を2つ以上持つニューラルネットワークを用いた技術

    ディープラーニング

  • 54

    画像や数値データを入力し、それらを複数のカテゴリに分けること

    分類

  • 55

    画像を入力として、画素単位で領域を分割し、ラベルをつけること

    セグメンテーション

  • 56

    画像から対象物を見つけ、その外接矩形や領域を導出

    物体検出

  • 57

    入力したデータに基づき、連続値を出力する

    回帰

  • 58

    多くの情報をまとめ、何らかの結果を出力するAI

    識別AI

  • 59

    与えられた情報をもとに、画像や文章等の情報を生成

    生成AI

  • 60

    画像生成・変換に利用されるもの

    敵対的生成ネットワーク（GAN）, 拡散モデル（Difusionモデル）

  • 61

    自然言語処理では、文章を何に分割するか

    トークン

  • 62

    自然言語処理ではトークンをどのような処理をして、AIモデルに入力するか

    ベクトル化

  • 63

    LLMの別名

    基盤モデル

  • 64

    情報に対して、アクセス権限を持つ人だけが情報を閲覧できる状態にすること

    機密性（Confidentiality）

  • 65

    情報が改ざんされず、正しい情報を管理維持する状態のこと

    完全性（Integrity）

  • 66

    アクセス権限を持つ人が必要な時にいつでも安全に利用できる状態のこと

    可用性（Availability）

  • 67

    個人を特定可能な情報を削除または変更するデータ処理手法

    匿名化

  • 68

    収集したデータから氏名等の個人識別情報を分離して別管理することにより、プライバシーを保護する手法

    連結可能匿名化

  • 69

    特定の個人を特定できないように、個人情報を完全に消去して、対応表も残さない匿名化方法

    連結不可能匿名化

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    後期期末10

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    後期期末14

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    メタバース

  • 2

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    Volume（データ量）, Variety（データの多様性）, Velocity（データ生成・更新速度）

  • 3

    種類を区別する変数 数値や量で測ることが出来ないデータ

    質的データ

  • 4

    数値や量で測ることができるデータ

    量的データ

  • 5

    質的データの尺度

    名義尺度, 順序尺度

  • 6

    量的データの尺度

    間隔尺度, 比例尺度

  • 7

    名義尺度とはなにか

    血液型など計測値にラベルをつけたもの 順序を入れ替えても問題ない

  • 8

    順序尺度とはなにか

    1位、2位、好き、嫌いなど順序に意味はあるが感覚には意味が無いもの

  • 9

    間隔尺度とはなにか

    温度、西暦などの値の間隔には意味はあるが、それらの比は意味が無いもの

  • 10

    比例尺度とはなにか

    身長、体重など値に絶対的な意味があり、間隔や比にも意味があるもの

  • 11

    データの並べ方を厳密に決めてあるデータ

    構造化データ

  • 12

    互いに関係のある複数の属性を列するテーブルの形でデータを格納し、行単位でデータを扱う

    リレーショナルデータベース

  • 13

    データの並べ方にルールが無いデータ

    非構造化データ

  • 14

    構造化されたデータのこと

    データベース

  • 15

    個人情報の有用性に配慮しつつ、個人情報の不適正な取り扱いによる個人の権利利益の侵害を防止することを目的とした法律

    個人情報保護法

  • 16

    取扱に細心の注意を払う必要がある「人に知られたくない情報」のこと

    要配慮個人情報

  • 17

    EU圏内の個人データ保護やその取り扱いについて詳細に定められたもの

    GDPR

  • 18

    活動やデータ提供に参加するという意思を表明する手続き

    オプトイン

  • 19

    活動やデータ提供に参加しないという意志を表明する手続き

    オプトアウト

  • 20

    ヒストグラムの区間の数の目安

    データ数の平方根

  • 21

    カテゴリごとの量を比較するのに適切なグラフ

    棒グラフ

  • 22

    量的データの分布を確認するのに適切なグラフ

    ヒストグラム

  • 23

    データの時間的な変化を調べるのに適切なグラフ

    折れ線グラフ

  • 24

    あるデータに含まれる各種割合を把握するのに適切なグラフ

    円グラフ

  • 25

    複数のデータの各種割合比較するのに適切なグラフ

    帯グラフ

  • 26

    データの値を集約してひとつの数値として表したものの総称

    代表値

  • 27

    代表値には何が含まれふ

    平均値, 中央値, 最頻値

  • 28

    変数Xから変数Yを予測するための直線

    回帰直線

  • 29

    母集団全体に通し番号をつけ、均等な間隔で標本を選ぶこと

    系統抽出

  • 30

    母集団全体をいくつかの集団に分けランダムにいくつかの集団を選ぶこと

    クラスター抽出

  • 31

    似た性質の対象をひとつのグループにまとめ、各グループから適切な数ずつ標本を選択するもの

    層化抽出

  • 32

    データをその属性に応じて分類して、表形式にまとめたもの

    クロス集計

  • 33

    全事象が互いに交わりを持たないときに条件付き確率を求める定理

    ベイズの定理

  • 34

    どのようなふたつの事柄が、同時に起こる可能性が高いかデータを見出すこと

    アソシエーション分析

  • 35

    アソシエーション分析ではどのような指標を用いるか

    リフト値, 支持値, 信頼度

  • 36

    データを変数の違いに応じて仲間分けするための方法

    クラスタリング（クラスター分析）

  • 37

    人工知能の説明

    人間が行っている知的な行動をコンピュータで再現する技術

  • 38

    コンピュータに知識を詰め込むシステム

    エキスパートシステム

  • 39

    脳の働きをコンピュータで模倣するもの

    人工ニューラルネットワーク

  • 40

    エキスパートシステムや人工ニューラルネットワークが開発されたAIブームはいつか

    第2次AIブーム

  • 41

    人間が読み書きするテキストデータ

    自然言語

  • 42

    自然言語処理のこと

    NLP

  • 43

    GPTなどの大規模自然言語モデル

    LLM

  • 44

    仮定と原理に基づき、結果を導く方法

    演繹法

  • 45

    過去の事例に基づき、意思決定のルールを作る推論法

    帰納法

  • 46

    AIはどのような方法を用いて思考しているか

    帰納法

  • 47

    帰納法のデメリットふたつ

    過去にない事例の対応は困難, 根拠を示すことが難しい

  • 48

    それぞれのカテゴリで境界付近に存在するデータを集めたデータのこと

    サポートベクタ

  • 49

    機械学習の種類のうち、「教師あり学習」における「分類」のタスクで主に使用されているもの

    サポートベクタマシン

  • 50

    多くの特徴量を用いてデータを分割し、データの分類や回帰を行う

    決定木

  • 51

    多数の決定木から得られた結果を多数決などで統合し、最終結果を導く

    ランダムフォレスト

  • 52

    脳の神経系をモデル化した数学モデル

    人工ニューラルネットワーク（ANN）

  • 53

    隠れ層を2つ以上持つニューラルネットワークを用いた技術

    ディープラーニング

  • 54

    画像や数値データを入力し、それらを複数のカテゴリに分けること

    分類

  • 55

    画像を入力として、画素単位で領域を分割し、ラベルをつけること

    セグメンテーション

  • 56

    画像から対象物を見つけ、その外接矩形や領域を導出

    物体検出

  • 57

    入力したデータに基づき、連続値を出力する

    回帰

  • 58

    多くの情報をまとめ、何らかの結果を出力するAI

    識別AI

  • 59

    与えられた情報をもとに、画像や文章等の情報を生成

    生成AI

  • 60

    画像生成・変換に利用されるもの

    敵対的生成ネットワーク（GAN）, 拡散モデル（Difusionモデル）

  • 61

    自然言語処理では、文章を何に分割するか

    トークン

  • 62

    自然言語処理ではトークンをどのような処理をして、AIモデルに入力するか

    ベクトル化

  • 63

    LLMの別名

    基盤モデル

  • 64

    情報に対して、アクセス権限を持つ人だけが情報を閲覧できる状態にすること

    機密性（Confidentiality）

  • 65

    情報が改ざんされず、正しい情報を管理維持する状態のこと

    完全性（Integrity）

  • 66

    アクセス権限を持つ人が必要な時にいつでも安全に利用できる状態のこと

    可用性（Availability）

  • 67

    個人を特定可能な情報を削除または変更するデータ処理手法

    匿名化

  • 68

    収集したデータから氏名等の個人識別情報を分離して別管理することにより、プライバシーを保護する手法

    連結可能匿名化

  • 69

    特定の個人を特定できないように、個人情報を完全に消去して、対応表も残さない匿名化方法

    連結不可能匿名化