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AIとデータサイエンス
45問 • 7ヶ月前
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    問題一覧

  • 1

    特徴となるデータを読み込ませることで ルールやパターンを見つけて判断結果を出力する方法

    機械学習

  • 2

    特定の価値が最大になるように自ら様々な行動を試行錯誤して学習していく 機械学習のこと

    強化学習

  • 3

    脳細胞の構造を模倣することを特徴とした学習モデル その仕組みは 活性化関数で表現される

    ニューラルネットワーク

  • 4

    推測した結果 正解の誤差をなくしより複雑な判断が可能になる手法

    バックプロパゲーション

  • 5

    ニューラルネットワークの学習をさらに発展させたもの

    ディープラーニング

  • 6

    （Aならば b） +（ bならばC）は A ならば C

    演繹法

  • 7

    様々な事象の共通点を見出して結論を導き出す方法

    帰納法

  • 8

    膨大なデータを分析して企業の課題解決をサポートする役割

    データサイエンティスト

  • 9

    企業が収集したデータを分析し ビジネスに活かす といった大規模なデータ分析のことを何と言うか

    ビックデータ分析

  • 10

    企業に蓄積された大量のデータを分析して 可視化するツール

    BIツール

  • 11

    業務で利用するデータを利用しやすいように時系列にして一元管理するシステム

    データウェアハウス

  • 12

    ビッグデータ分析をして新しい知識や 知見を得ること

    データマイニング

  • 13

    機械や人がいつどのような動作を行ったかという記録情報のこと

    ログデータ

  • 14

    位置とそれに関する情報をまとめたもの地理空間情報 とも呼ばれている

    GISデータ

  • 15

    ある時点においての複数の項目を記録したデータのこと

    クロスセクションデータ

  • 16

    ある時点においての複数の項目を記録したデータのこと

    クロスセクションデータ

  • 17

    クロスセクション データに時系列 要素が加わったものデータのこと

    パネルデータ

  • 18

    データに関する情報をまとめたデータのこと

    メタデータ

  • 19

    表のように列と行などで表される形で管理されたデータのこと

    構造化データ

  • 20

    音声画像動画データ センサーのデータなどといった構造化データ以外のデータのこと

    非構造化データ

  • 21

    火のような木のような構造を表すデータで分析に手間がかかる xml や JSON というファイル形式が該当

    半構造化データ

  • 22

    非構造データはそのままでは扱いにくいので（）というタグをつける作業を行う

    アノテーション

  • 23

    複数のデータを一つに統合する作業のこと

    名寄せ

  • 24

    データ全体の分布から明らかに外れている

    外れ値

  • 25

    外れ値のうち 原因が分かっている

    異常値

  • 26

    外れ値 のうち 空白になっている

    欠損値

  • 27

    社会の様々な現象を 方程式などで 数学的に表現し コンピューター上で再現 予想すること

    数値解析

  • 28

    運動方程式は摩擦の計算式を使って様々な物体をシュミレーションする 多くの 3 d ゲームが利用している

    物理エンジン

  • 29

    行列や ベクトル空間の性質を調べる学問

    線形代数

  • 30

    大きさと向きを持つ 量のこと

    ベクトル

  • 31

    頂点と辺で構成されている連立関係を表す図をもとに様々な構造を扱うこと

    グラフ理論

  • 32

    向きのない関係を表す辺で作られたグラフ

    無向グラフ

  • 33

    向きのある関係を表す編で作られたグラフ

    有向グラフ

  • 34

    母集団からランダムに必要な数だけ抽出する方法

    単純無作為抽出

  • 35

    母集団をいくつかの層に分割し 各層から必要な数の調査対象を無作為に抽出する方法

    層別抽出

  • 36

    母集団を分割したグループからいくつかの グループを無作為に抽出し 選ばれたグループの中から調査対象を無作為に抽出する方法

    他段階抽出

  • 37

    考えた仮説に対し それが正しいのか 統計的に考察する方法

    仮説検定

  • 38

    データを使って 裏付けを取りたい 仮説とは反対の仮説

    帰無仮説

  • 39

    元々の仮説

    対立仮説

  • 40

    2つの異なるバージョンを比較して どちらがより効果的であるかを評価する方法

    A/Bテスト

  • 41

    データがどのように分布しているか データ全体の特性を表す値

    代表値

  • 42

    2つのデータの関係の強さを表す数値

    相関係数

  • 43

    データ間の関係を統計的に分析すること

    相関分析

  • 44

    データがどのように分布しているか データ全体の特性を表す値

    散布図

  • 45

    変数間の関係を表す関数を見つけ出し未知のデータを予測すること

    回帰分析

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  • 2

    特定の価値が最大になるように自ら様々な行動を試行錯誤して学習していく 機械学習のこと

    強化学習

  • 3

    脳細胞の構造を模倣することを特徴とした学習モデル その仕組みは 活性化関数で表現される

    ニューラルネットワーク

  • 4

    推測した結果 正解の誤差をなくしより複雑な判断が可能になる手法

    バックプロパゲーション

  • 5

    ニューラルネットワークの学習をさらに発展させたもの

    ディープラーニング

  • 6

    （Aならば b） +（ bならばC）は A ならば C

    演繹法

  • 7

    様々な事象の共通点を見出して結論を導き出す方法

    帰納法

  • 8

    膨大なデータを分析して企業の課題解決をサポートする役割

    データサイエンティスト

  • 9

    企業が収集したデータを分析し ビジネスに活かす といった大規模なデータ分析のことを何と言うか

    ビックデータ分析

  • 10

    企業に蓄積された大量のデータを分析して 可視化するツール

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  • 11

    業務で利用するデータを利用しやすいように時系列にして一元管理するシステム

    データウェアハウス

  • 12

    ビッグデータ分析をして新しい知識や 知見を得ること

    データマイニング

  • 13

    機械や人がいつどのような動作を行ったかという記録情報のこと

    ログデータ

  • 14

    位置とそれに関する情報をまとめたもの地理空間情報 とも呼ばれている

    GISデータ

  • 15

    ある時点においての複数の項目を記録したデータのこと

    クロスセクションデータ

  • 16

    ある時点においての複数の項目を記録したデータのこと

    クロスセクションデータ

  • 17

    クロスセクション データに時系列 要素が加わったものデータのこと

    パネルデータ

  • 18

    データに関する情報をまとめたデータのこと

    メタデータ

  • 19

    表のように列と行などで表される形で管理されたデータのこと

    構造化データ

  • 20

    音声画像動画データ センサーのデータなどといった構造化データ以外のデータのこと

    非構造化データ

  • 21

    火のような木のような構造を表すデータで分析に手間がかかる xml や JSON というファイル形式が該当

    半構造化データ

  • 22

    非構造データはそのままでは扱いにくいので（）というタグをつける作業を行う

    アノテーション

  • 23

    複数のデータを一つに統合する作業のこと

    名寄せ

  • 24

    データ全体の分布から明らかに外れている

    外れ値

  • 25

    外れ値のうち 原因が分かっている

    異常値

  • 26

    外れ値 のうち 空白になっている

    欠損値

  • 27

    社会の様々な現象を 方程式などで 数学的に表現し コンピューター上で再現 予想すること

    数値解析

  • 28

    運動方程式は摩擦の計算式を使って様々な物体をシュミレーションする 多くの 3 d ゲームが利用している

    物理エンジン

  • 29

    行列や ベクトル空間の性質を調べる学問

    線形代数

  • 30

    大きさと向きを持つ 量のこと

    ベクトル

  • 31

    頂点と辺で構成されている連立関係を表す図をもとに様々な構造を扱うこと

    グラフ理論

  • 32

    向きのない関係を表す辺で作られたグラフ

    無向グラフ

  • 33

    向きのある関係を表す編で作られたグラフ

    有向グラフ

  • 34

    母集団からランダムに必要な数だけ抽出する方法

    単純無作為抽出

  • 35

    母集団をいくつかの層に分割し 各層から必要な数の調査対象を無作為に抽出する方法

    層別抽出

  • 36

    母集団を分割したグループからいくつかの グループを無作為に抽出し 選ばれたグループの中から調査対象を無作為に抽出する方法

    他段階抽出

  • 37

    考えた仮説に対し それが正しいのか 統計的に考察する方法

    仮説検定

  • 38

    データを使って 裏付けを取りたい 仮説とは反対の仮説

    帰無仮説

  • 39

    元々の仮説

    対立仮説

  • 40

    2つの異なるバージョンを比較して どちらがより効果的であるかを評価する方法

    A/Bテスト

  • 41

    データがどのように分布しているか データ全体の特性を表す値

    代表値

  • 42

    2つのデータの関係の強さを表す数値

    相関係数

  • 43

    データ間の関係を統計的に分析すること

    相関分析

  • 44

    データがどのように分布しているか データ全体の特性を表す値

    散布図

  • 45

    変数間の関係を表す関数を見つけ出し未知のデータを予測すること

    回帰分析