G検定udemy2-2

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問題一覧

OpenCV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。

画像処理・画像解析のためのライブラリ

（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・検証データにテストデータにすべき未知のデータが入ってしまうことを（ア）という。

データリーケージ

オープン・イノベーションの説明として最も適切な選択肢を選択してください。

組織内外のイノベーションを促進するうえで、組織内外のアイデア、ノウハウ、データなどを組み合わせること

CNN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。

プーリング層には特有の重みが存在し複雑な計算を行う必要がある

交差検証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。

交差検証は汎用性が低く限られた場所でしか使うことができない

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。深層強化学習などでは行動は離散値として出力されるが、ロボットなどを扱う場合はスピードや進行角度など連続値を扱う必要がある。このように、連続値をどのように扱えばよいのかという問題のことを（ア）という。

連続値制御問題

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。公平性、説明責任、透明性のことを（ア）という。

FAT

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。積層オートエンコーダは、オートエンコーダを積み重ねたものである。しかし、オートエンコーダをいくら積み重ねたとしても、出力値と入力値が同じになるように学習しているため、（ア）の状態である。そこで、出力層に予測を行う層を追加することで、予測などを行うことができるようになる。これにより、（イ）が可能になる。

教師なし学習

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。積層オートエンコーダは、オートエンコーダを積み重ねたものである。しかし、オートエンコーダをいくら積み重ねたとしても、出力値と入力値が同じになるように学習しているため、（ア）の状態である。そこで、出力層に予測を行う層を追加することで、予測などを行うことができるようになる。これにより、（イ）が可能になる。

教師あり学習

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。線形回帰にL1正則化を適用したものを（ア）、線形回帰にL2正則化を適用したものを（イ）という。

ラッソ回帰

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。線形回帰にL1正則化を適用したものを（ア）、線形回帰にL2正則化を適用したものを（イ）という。

リッジ回帰

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。装置などでどれだけ細かく測定できるかを表す能力のことを（ア）という。

分解能

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。積層オートエンコーダにロジスティック層などを後から加えた場合、モデル全体の重みを調整する必要がある。このように、仕上げとして、モデル全体の重みを調整することを（ア）という。

ファインチューニング

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。協調フィルタリングは、ユーザーに商品などをオススメするために事前にある程度のデータ量が必要になる。そのため、データ量が少ない場合、ユーザーにとって適切な情報を提示できないという問題が起きる。このような問題を（ア）という。一方、商品の特徴を利用して類似した商品をユーザーにオススメする方法である（イ）は、（ア）を回避することができる。

コールドスタート問題

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。協調フィルタリングは、ユーザーに商品などをオススメするために事前にある程度のデータ量が必要になる。そのため、データ量が少ない場合、ユーザーにとって適切な情報を提示できないという問題が起きる。このような問題を（ア）という。一方、商品の特徴を利用して類似した商品をユーザーにオススメする方法である（イ）は、（ア）を回避することができる。

コンテンツベースフィルタリング

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。コンピュータがシンボル（記号）を現実世界の意味とどのように結びつけるかという問題のことを（ア）という。（ア）は、（イ）によって議論された。

シンボルグラウンディング問題

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。コンピュータがシンボル（記号）を現実世界の意味とどのように結びつけるかという問題のことを（ア）という。（ア）は、（イ）によって議論された。

スティーブン・ハーナッド

深層強化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。

正解データを必ず与える必要がある学習方法である

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。利用者のデータなどをどのように活用しているのか、政府などに情報提供した件数などをまとめたレポートを（ア）という。

透明性レポート

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。カーネル幅とストライドが同じ場合、アベレージプーリングとマックスプーリングの出力結果のサイズは（ア）。

同じになる

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。ツリーによってデータを分析する手法のことを（ア）という。（ア）には、回帰で使われる（イ）と分類で使われる（ウ）がある。

決定木

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。ツリーによってデータを分析する手法のことを（ア）という。（ア）には、回帰で使われる（イ）と分類で使われる（ウ）がある。

回帰木

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。ツリーによってデータを分析する手法のことを（ア）という。（ア）には、回帰で使われる（イ）と分類で使われる（ウ）がある。

分類木

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。企業経営が適切に行われているか監視する仕組みのことを（ア）という。

コーポレートガバナンス

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。サンプリング周波数の2分の1の周波数のことを（ア）という。

ナイキスト周波数

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。確率論や統計学を使って、自然言語を処理することを（ア）という。（ア）では、従来のように単語1つ1つを訳していくわけではない。また、多くの（イ）を使用することで、文章を正しく読み取れる確率が上がる。

統計的自然言語処理

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。確率論や統計学を使って、自然言語を処理することを（ア）という。（ア）では、従来のように単語1つ1つを訳していくわけではない。また、多くの（イ）を使用することで、文章を正しく読み取れる確率が上がる。

コーパス

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。自然言語処理のベンチマークとして（ア）がよく使われる。

GLUE

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。データの品質を高めるために、データの重複や誤記などの不備、欠損しているデータや無関係なデータを特定して修正、変更、削除などを行うことを（ア）という。

データクレンジング

ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。回帰モデルの精度の評価指標として（ア）や（イ）がある。（ア）は、誤差の絶対値の平均のことである。（イ）は、相関係数を2乗することで求めることができる。また、（イ）の取りうる範囲は（ウ）である。

MAE

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。回帰モデルの精度の評価指標として（ア）や（イ）がある。（ア）は、誤差の絶対値の平均のことである。（イ）は、相関係数を2乗することで求めることができる。また、（イ）の取りうる範囲は（ウ）である。

決定係数

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。回帰モデルの精度の評価指標として（ア）や（イ）がある。（ア）は、誤差の絶対値の平均のことである。（イ）は、相関係数を2乗することで求めることができる。また、（イ）の取りうる範囲は（ウ）である。

0〜1

深層強化学習をロボット制御で使うときの問題点として、最も不適切な選択肢を選択してください

シュミレータを使用することで、全てのロボット制御に関する問題を解決することができる

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。単純パーセプトロンは（ア）は可能だが、（イ）はできない。一方、多層パーセプトロンは（イ）も可能である。

線形分類

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。単純パーセプトロンは（ア）は可能だが、（イ）はできない。一方、多層パーセプトロンは（イ）も可能である。

非線形分類

ジョン・マッカーシーは、1956年に開催された（ア）会議で、人工知能という言葉を初めて使った人物である。

ダートマス

ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 R-CNNは、画像から物体候補領域を抽出した後に、物体候補領域の数だけCNNで処理する必要があるため、時間がかかるという問題点があった。そこで、R-CNNを高速化させたモデルである（ア）が登場した。（ア）は、最初に画像全体をCNNに入力し特徴マップを出力、候補領域に合わせた特徴マップを選択してクラスを識別する手法である。また、CNNの処理が終わった特徴マップから候補領域を固定サイズの特徴マップに変換することを（イ）という。

Fast R-CNN

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 R-CNNは、画像から物体候補領域を抽出した後に、物体候補領域の数だけCNNで処理する必要があるため、時間がかかるという問題点があった。そこで、R-CNNを高速化させたモデルである（ア）が登場した。（ア）は、最初に画像全体をCNNに入力し特徴マップを出力、候補領域に合わせた特徴マップを選択してクラスを識別する手法である。また、CNNの処理が終わった特徴マップから候補領域を固定サイズの特徴マップに変換することを（イ）という。

ROIプーリング

（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、与えられた環境に対する行動の開始から終了までの1回分の試行を（ア）という。また、強化学習では報酬和を計算するとき、（イ）というパラメータを使用して未来の報酬を現在価値に換算して計算していく。

エピソード

（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、与えられた環境に対する行動の開始から終了までの1回分の試行を（ア）という。また、強化学習では報酬和を計算するとき、（イ）というパラメータを使用して未来の報酬を現在価値に換算して計算していく。

割引率

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 RNNにおいて訓練のとき、前の時刻の正解データを現時点の入力データとして使用する手法のことを（ア）という。

教師強制

（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）とは各カテゴリに対して一意の数値を割り振る手法のことであり、（イ）とはデータにカテゴリが登場した回数をカテゴリの数値として割り振る手法のことである。

ラベルエンコーディング

（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）とは各カテゴリに対して一意の数値を割り振る手法のことであり、（イ）とはデータにカテゴリが登場した回数をカテゴリの数値として割り振る手法のことである。

カウントエンコーディング

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。ある事象が起きる確率をpとしたとき、確率pの取り得る範囲は（ア）である。よって、p /（ 1 – p ）の取り得る範囲は（イ）であり、対数オッズであるlog（ p /（ 1 – p ））の取り得る範囲は（ウ）である。

0以上1以下

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。ある事象が起きる確率をpとしたとき、確率pの取り得る範囲は（ア）である。よって、p /（ 1 – p ）の取り得る範囲は（イ）であり、対数オッズであるlog（ p /（ 1 – p ））の取り得る範囲は（ウ）である。

0〜∞

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。ある事象が起きる確率をpとしたとき、確率pの取り得る範囲は（ア）である。よって、p /（ 1 – p ）の取り得る範囲は（イ）であり、対数オッズであるlog（ p /（ 1 – p ））の取り得る範囲は（ウ）である。

-∞〜∞

人工知能における身体性の説明として、最も適切な選択肢を選択してください。

知能を獲得するためには、機械が環境と相互作用できる身体を持つことが大切であるという考え方

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 RNN エンコーダ-デコーダでは、エンコーダで入力された時系列データを（ア）に変換し、デコーダで（ア）を時系列データに変換し出力する。

固定長のベクトル

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。自分と似た意見を持つ人が集まる場所に行ったり、SNSなどで自分の意見に近い人をフォローしたりすることで、自分の意見や思想が増幅する現象のことを（ア）という。

エコチェンバー

分類モデルの評価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。

正解率が高くても、モデルの精度が低い可能性は存在する

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。一般物体検出において、物体が写っている領域を囲む矩形を（ア）という。

バウンディングボックス

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。人工知能の進化と半導体の進化には密接な関係性がある。半導体には、パソコンの頭脳と言われており、汎用的な演算処理装置である（ア）、画像処理が得意な演算処理装置である（イ）などがある。（イ）は並列的な処理に向いているため、ディープラーニングと相性が良い。また、画像処理が得意な（イ）を、画像処理以外の処理でも活用できるように改良した演算処理装置（ウ）が台頭してきた。

CPU

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。人工知能の進化と半導体の進化には密接な関係性がある。半導体には、パソコンの頭脳と言われており、汎用的な演算処理装置である（ア）、画像処理が得意な演算処理装置である（イ）などがある。（イ）は並列的な処理に向いているため、ディープラーニングと相性が良い。また、画像処理が得意な（イ）を、画像処理以外の処理でも活用できるように改良した演算処理装置（ウ）が台頭してきた。

GPU

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。人工知能の進化と半導体の進化には密接な関係性がある。半導体には、パソコンの頭脳と言われており、汎用的な演算処理装置である（ア）、画像処理が得意な演算処理装置である（イ）などがある。（イ）は並列的な処理に向いているため、ディープラーニングと相性が良い。また、画像処理が得意な（イ）を、画像処理以外の処理でも活用できるように改良した演算処理装置（ウ）が台頭してきた。

GPGPU

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。二値分類などの結果をまとめた表のことを（ア）という。

混同行列

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 DQNの登場以降、深層強化学習にはDQNを改良した様々な手法が登場してきた。例えば、ネットワークにノイズを加えることで、広範囲の探索を行えるようにした手法である（ア）、ダブルDQNや優先度付き経験再生など様々な手法を組み合わせた（イ）などがある。

イノジーネットワーク

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 DQNの登場以降、深層強化学習にはDQNを改良した様々な手法が登場してきた。例えば、ネットワークにノイズを加えることで、広範囲の探索を行えるようにした手法である（ア）、ダブルDQNや優先度付き経験再生など様々な手法を組み合わせた（イ）などがある。

Rainbow

内閣府が公表した「人間中心のAI社会原則」の基本理念として最も不適切な選択肢を選択してください。

透明性の高いAIを使用した安全性の高い社会

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。話者や文脈などによって同じ単語でも各音素の長さは変化してしまう。音声認識において、伸縮する音声から一致するパターンを探すために、（ア）が使われている。（ア）の代表的な手法に、動的計画法を活用した（イ）がある。

伸縮マッチング

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。話者や文脈などによって同じ単語でも各音素の長さは変化してしまう。音声認識において、伸縮する音声から一致するパターンを探すために、（ア）が使われている。（ア）の代表的な手法に、動的計画法を活用した（イ）がある。

DPマッチング

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。自然言語の質問をユーザーから受けつけ、その解答を返すシステムを（ア）という。IBMが開発した（ア）として（イ）がある。（イ）は、蓄積されている大量のデータから最適な回答を見つけ出すシステムであり、IBMは（イ）を人工知能ではなく、（ウ）と表現している。

Question-Answering

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。自然言語の質問をユーザーから受けつけ、その解答を返すシステムを（ア）という。IBMが開発した（ア）として（イ）がある。（イ）は、蓄積されている大量のデータから最適な回答を見つけ出すシステムであり、IBMは（イ）を人工知能ではなく、（ウ）と表現している。

ワトソン

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。自然言語の質問をユーザーから受けつけ、その解答を返すシステムを（ア）という。IBMが開発した（ア）として（イ）がある。（イ）は、蓄積されている大量のデータから最適な回答を見つけ出すシステムであり、IBMは（イ）を人工知能ではなく、（ウ）と表現している。

拡張知能

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 DQNでは、（ア）と（イ）という学習手法が導入された。（ア）とはターゲットになる過去のネットワークを教師のように見立てて学習する手法である。一方、（イ）とはエージェントがとった行動などをデータとして蓄積しておき、学習時などにランダムにデータを抜き出し学習に使う手法である。

ターゲットネットワーク

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 DQNでは、（ア）と（イ）という学習手法が導入された。（ア）とはターゲットになる過去のネットワークを教師のように見立てて学習する手法である。一方、（イ）とはエージェントがとった行動などをデータとして蓄積しておき、学習時などにランダムにデータを抜き出し学習に使う手法である。

経験再生

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。未知のデータに対する精度のことを（ア）という。精度は、汎化誤差で測る。また、汎化誤差は（イ）、（ウ）、（エ）の要素に分解できる。（イ）とは、予測モデルが単純すぎるために発生する誤差のことであり、（ウ）とは、予測モデルが複雑すぎるために発生する誤差のことであり、（エ）とは減らすことができない実際の値と予測値との誤差のことである。

汎化性能

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。未知のデータに対する精度のことを（ア）という。精度は、汎化誤差で測る。また、汎化誤差は（イ）、（ウ）、（エ）の要素に分解できる。（イ）とは、予測モデルが単純すぎるために発生する誤差のことであり、（ウ）とは、予測モデルが複雑すぎるために発生する誤差のことであり、（エ）とは減らすことができない実際の値と予測値との誤差のことである。

バイアス

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。未知のデータに対する精度のことを（ア）という。精度は、汎化誤差で測る。また、汎化誤差は（イ）、（ウ）、（エ）の要素に分解できる。（イ）とは、予測モデルが単純すぎるために発生する誤差のことであり、（ウ）とは、予測モデルが複雑すぎるために発生する誤差のことであり、（エ）とは減らすことができない実際の値と予測値との誤差のことである。

バリアンス

（エ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。未知のデータに対する精度のことを（ア）という。精度は、汎化誤差で測る。また、汎化誤差は（イ）、（ウ）、（エ）の要素に分解できる。（イ）とは、予測モデルが単純すぎるために発生する誤差のことであり、（ウ）とは、予測モデルが複雑すぎるために発生する誤差のことであり、（エ）とは減らすことができない実際の値と予測値との誤差のことである。

ノイズ

（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は数多く存在する。例えば、世界中の大学の授業を受講できる（ア）、ソースコードを保存・共有ができる（イ）、論文の公開や閲覧ができる（ウ）などがある。

Coursera

（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は数多く存在する。例えば、世界中の大学の授業を受講できる（ア）、ソースコードを保存・共有ができる（イ）、論文の公開や閲覧ができる（ウ）などがある。

GitHub

（ウ）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は数多く存在する。例えば、世界中の大学の授業を受講できる（ア）、ソースコードを保存・共有ができる（イ）、論文の公開や閲覧ができる（ウ）などがある。

arXiv

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。人間の介在なしで、人工知能などが自動的に攻撃対象を決めて攻撃する兵器のことを（ア）という。殺傷能力等を有する（ア）を（イ）という。これらの武器の研究開発を禁止すべきだと世界中で議論されている。

AWS

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。人間の介在なしで、人工知能などが自動的に攻撃対象を決めて攻撃する兵器のことを（ア）という。殺傷能力等を有する（ア）を（イ）という。これらの武器の研究開発を禁止すべきだと世界中で議論されている。

LAWS

Googleが発表したモデルの1つに（ア）がある。また、（ア）はAutoMLの1つである。

NASNet

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。重回帰分析では、（ア）に注意する必要がある。（ア）とは、重回帰モデルにおいて、相関係数の高い説明変数の組み合わせが存在することである。また、相関係数とは（イ）を表す値であり、絶対値は常に（ウ）である。

多重共線性

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。重回帰分析では、（ア）に注意する必要がある。（ア）とは、重回帰モデルにおいて、相関係数の高い説明変数の組み合わせが存在することである。また、相関係数とは（イ）を表す値であり、絶対値は常に（ウ）である。

関係の強弱と正負の関係

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。重回帰分析では、（ア）に注意する必要がある。（ア）とは、重回帰モデルにおいて、相関係数の高い説明変数の組み合わせが存在することである。また、相関係数とは（イ）を表す値であり、絶対値は常に（ウ）である。

0以上1以下

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。自然言語処理において、特に文章や背景を理解しないと正しく解けないタスクのことを（ア）という。

言語理解タスク

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。運転主体がシステムと人間である自動運転レベルは（ア）である。

レベル3

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 Faster R-CNNは、物体検出から分類まで1つのモデルで可能な（ア）のモデルである。

E2E

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。アプリケーションソフトウェア等の実装に必要となる一般的な機能や定型コードをひな形としてひとまとまりにしたものを（ア）という。また、様々な機能を簡単に使えるような形でひとまとまりにしたものを（イ）という。

フレームワーク

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。アプリケーションソフトウェア等の実装に必要となる一般的な機能や定型コードをひな形としてひとまとまりにしたものを（ア）という。また、様々な機能を簡単に使えるような形でひとまとまりにしたものを（イ）という。

ライブラリ

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 DENDRALは、1960年代の人工知能に関するプロジェクトのことで、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（ア）である。

エキスパートシステム

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。あるできごとが起きた際、それがどれほど起こりにくいかを表す尺度のことを（ア）という。また、（イ）とも呼ばれる。

情報量

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。あるできごとが起きた際、それがどれほど起こりにくいかを表す尺度のことを（ア）という。また、（イ）とも呼ばれる。

エントロピー

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。セマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションを組み合わせた手法を（ア）という。

パノプティックセグメンテーション

教師なし学習のクラスタリングに関する例として、最も適切な選択肢を選択してください。

顧客の購入情報をもとに分析を行った結果、顧客を5グループに分けることができた

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。ウェブ上にあるデータ分析して有益な情報を抽出する手法を（ア）といい、ビックデータを分析して有益な情報を抽出する手法を（イ）という。

ウェブマイニング

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。ウェブ上にあるデータ分析して有益な情報を抽出する手法を（ア）といい、ビックデータを分析して有益な情報を抽出する手法を（イ）という。

データマイニング

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 BERTを活用することで様々なタスクを行うことができる。例えば、文章中から固有表現などを抽出し、あらかじめ定義した固有表現分類へ分類する（ア）、文章中の単語に対して品詞を付ける（イ）などがある。

固有表現抽出

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 BERTを活用することで様々なタスクを行うことができる。例えば、文章中から固有表現などを抽出し、あらかじめ定義した固有表現分類へ分類する（ア）、文章中の単語に対して品詞を付ける（イ）などがある。

品詞タグ付け

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 2021年、日本で（ア）の自動運転車が販売された。渋滞していないときの高速道路などでは、システムが運転を行う。

レベル3

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 OpenCVは様々な処理を行うことができる。例えば、画像のコントラストが全体的に平均化するように調整する（ア）などがある。

ヒストグラム平坦化

（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の隠れ層にはシグモイド関数が使われていたが、勾配消失問題が生じやすかった。そこで、シグモイド関数の代わりに（ア）を使うことが提案された。（ア）に変えたことで、勾配消失問題が以前よりも発生しにくくなった。また、（ア）から（イ）が使われるようになることで、さらに勾配消失問題が発生しにくくなった。

tanh関数

（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の隠れ層にはシグモイド関数が使われていたが、勾配消失問題が生じやすかった。そこで、シグモイド関数の代わりに（ア）を使うことが提案された。（ア）に変えたことで、勾配消失問題が以前よりも発生しにくくなった。また、（ア）から（イ）が使われるようになることで、さらに勾配消失問題が発生しにくくなった。

ReLU関数

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。機械学習の手法には、教師データを使って学習を行う（ア）、教師データを使わずに学習を行う（イ）などがある。

教師あり学習

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。機械学習の手法には、教師データを使って学習を行う（ア）、教師データを使わずに学習を行う（イ）などがある。

教師なし学習

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。モデルを軽量化する代表的な手法として（ア）、（イ）、（ウ）などがある。（ア）とは、学習済みモデルの入力と出力を学習させて、小さなモデルを作成する手法のことである。（イ）は、重みなどのパラメータを小さいビットで表現することで、計算量を減らす手法である。（ウ）とは、ニューラルネットワークのユニットの中で重みが小さい接続を削除し、パラメータ数を削除する手法である。

蒸留

100

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。モデルを軽量化する代表的な手法として（ア）、（イ）、（ウ）などがある。（ア）とは、学習済みモデルの入力と出力を学習させて、小さなモデルを作成する手法のことである。（イ）は、重みなどのパラメータを小さいビットで表現することで、計算量を減らす手法である。（ウ）とは、ニューラルネットワークのユニットの中で重みが小さい接続を削除し、パラメータ数を削除する手法である。

量子化

G検定

G検定

G検定udemy3-2

G検定udemy3-2

G検定udemy1-1

G検定udemy1-1

G検定udemy4-2

G検定udemy4-2

G検定udemy2-1

G検定udemy2-1

G検定udemy4-1

G検定udemy4-1

G検定udemy3-1

G検定udemy3-1

G検定udemy1-2

G検定udemy1-2