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G検定2
29問 • 8ヶ月前
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    問題一覧

  • 1

    ブースティングとバギングの違いに関する説明として正しいものはどれか。

    ブースティングは逐次的、バギングは並列的に学習する。

  • 2

    CNNにおけるパディングの目的として正しいものはどれか。

    入力画像の端に情報を保持するためにゼロを追加する。

  • 3

    SVMの特徴として最も適切なものはどれか。

    サポートベクターと呼ばれる一部のデータに基づいて分類境界を決める。

  • 4

    自己回帰モデル（AR）とベクトル自己回帰モデル（VAR）の違いとして正しいものはどれか。

    VARモデルは複数の時系列変数を同時に扱える。

  • 5

    主成分分析の目的として最も適切なものはどれか。

    次元を削減し、データの分散を最大化する方向に変換する。

  • 6

    次のうち、教師あり学習に分類される手法をすべて選びなさい（複数選択可）。 1. 主成分分析（PCA） 2. ランダムフォレスト 3. k-means法 4. 線形回帰 5. 自己組織化マップ（SOM） 6. サポートベクターマシン（SVM）

    2, 4, 6

  • 7

    階層ありクラスタリングと階層なしクラスタリングの組み合わせとして正しいものはどれか。

    階層あり：ウォード法　階層なし：k-means

  • 8

    ウォード法に関する説明として正しいものはどれか。

    ウォード法は階層型クラスタリング手法である。

  • 9

    ウォード法でクラスタ数を決定する方法として最も適切なものはどれか。

    見た目の印象でデンドログラムから主観的に判断する。

  • 10

    k-means法の特徴として最も適切なものはどれか。

    各クラスタの重心からの距離が最小となるように割り当てる。

  • 11

    強化学習において、割引率（γ）の役割として正しいものはどれか。

    将来の報酬の重要度を調整する。

  • 12

    次のうち、正規化（min-maxスケーリング）に該当する処理として最も適切なものはどれか。

    特徴量の最小値と最大値を使って、値を0〜1の範囲に変換する。

  • 13

    標準化（Zスコア変換）を説明する文として適切なものはどれか。

    各データを、その平均と標準偏差を使ってスケーリングする手法。

  • 14

    多腕バンディット問題とは何を最適化する問題か。最も適切な説明を1つ選べ。

    探索と活用のバランスを取りつつ、期待報酬を最大化する問題

  • 15

    次のうち、多腕バンディット問題を解くためのアルゴリズムとして適切でないものを選べ。

    勾配消失法

  • 16

    カーネルトリックの主な目的はどれか。

    非線形問題を高次元空間に写像して線形分離可能にする

  • 17

    Q学習で用いられる「Q値」とは何か。

    状態-行動ペアにおける期待累積報酬

  • 18

    次のうち、方策勾配法に基づく強化学習アルゴリズムをすべて選べ。（複数選択可）

    REINFORCE, PPO（Proximal Policy Optimization）

  • 19

    Actor-Critic法の特徴として適切なものを選べ。

    方策と価値関数の両方を同時に学習する

  • 20

    次のうち、モデルの汎化性能を評価するために用いるデータはどれか。

    テストデータ

  • 21

    モデル評価のための手法として、ホールドアウト検証とk-分割交差検証がある。それぞれの特徴として正しいものを選べ。

    ホールドアウト検証は単一の分割で済む

  • 22

    未学習（アンダーフィッティング）を引き起こす主な原因として最も適切なものを選べ。

    モデルの表現力が不十分

  • 23

    回帰タスクにおいて、評価指標として最も不適切なものを1つ選べ。

    精度（Accuracy）

  • 24

    混合行列（混同行列）において、以下のうち「偽陽性（False Positive）」に該当するのはどれか。

    実際に陰性で、モデルが陽性と予測した

  • 25

    過学習が発生する状況として最も適切なものを選べ。

    モデルが複雑すぎて、訓練データに特化しすぎる

  • 26

    ノーフリーランチ定理の内容として最も適切なものを選べ。

    どのアルゴリズムも、すべての問題に対して平均すると同等の性能になる

  • 27

    オッカムの剃刀の考え方として最も適切なものを選べ。

    シンプルなモデルの方がより良いとされる

  • 28

    モデル選択に用いられるAICの特徴として正しいものを選べ。

    AICはモデルの良さと複雑さのトレードオフを評価する指標である

  • 29

    F値（F1スコア）について、最も正しい説明を選べ。

    適合率（Precision）と再現率（Recall）の調和平均

    • G検定

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    ユーザ名非公開 · 100問 · 8ヶ月前

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    G検定5章

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    42問 • 7ヶ月前
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  • 1

    ブースティングとバギングの違いに関する説明として正しいものはどれか。

    ブースティングは逐次的、バギングは並列的に学習する。

  • 2

    CNNにおけるパディングの目的として正しいものはどれか。

    入力画像の端に情報を保持するためにゼロを追加する。

  • 3

    SVMの特徴として最も適切なものはどれか。

    サポートベクターと呼ばれる一部のデータに基づいて分類境界を決める。

  • 4

    自己回帰モデル（AR）とベクトル自己回帰モデル（VAR）の違いとして正しいものはどれか。

    VARモデルは複数の時系列変数を同時に扱える。

  • 5

    主成分分析の目的として最も適切なものはどれか。

    次元を削減し、データの分散を最大化する方向に変換する。

  • 6

    次のうち、教師あり学習に分類される手法をすべて選びなさい（複数選択可）。 1. 主成分分析（PCA） 2. ランダムフォレスト 3. k-means法 4. 線形回帰 5. 自己組織化マップ（SOM） 6. サポートベクターマシン（SVM）

    2, 4, 6

  • 7

    階層ありクラスタリングと階層なしクラスタリングの組み合わせとして正しいものはどれか。

    階層あり：ウォード法　階層なし：k-means

  • 8

    ウォード法に関する説明として正しいものはどれか。

    ウォード法は階層型クラスタリング手法である。

  • 9

    ウォード法でクラスタ数を決定する方法として最も適切なものはどれか。

    見た目の印象でデンドログラムから主観的に判断する。

  • 10

    k-means法の特徴として最も適切なものはどれか。

    各クラスタの重心からの距離が最小となるように割り当てる。

  • 11

    強化学習において、割引率（γ）の役割として正しいものはどれか。

    将来の報酬の重要度を調整する。

  • 12

    次のうち、正規化（min-maxスケーリング）に該当する処理として最も適切なものはどれか。

    特徴量の最小値と最大値を使って、値を0〜1の範囲に変換する。

  • 13

    標準化（Zスコア変換）を説明する文として適切なものはどれか。

    各データを、その平均と標準偏差を使ってスケーリングする手法。

  • 14

    多腕バンディット問題とは何を最適化する問題か。最も適切な説明を1つ選べ。

    探索と活用のバランスを取りつつ、期待報酬を最大化する問題

  • 15

    次のうち、多腕バンディット問題を解くためのアルゴリズムとして適切でないものを選べ。

    勾配消失法

  • 16

    カーネルトリックの主な目的はどれか。

    非線形問題を高次元空間に写像して線形分離可能にする

  • 17

    Q学習で用いられる「Q値」とは何か。

    状態-行動ペアにおける期待累積報酬

  • 18

    次のうち、方策勾配法に基づく強化学習アルゴリズムをすべて選べ。（複数選択可）

    REINFORCE, PPO（Proximal Policy Optimization）

  • 19

    Actor-Critic法の特徴として適切なものを選べ。

    方策と価値関数の両方を同時に学習する

  • 20

    次のうち、モデルの汎化性能を評価するために用いるデータはどれか。

    テストデータ

  • 21

    モデル評価のための手法として、ホールドアウト検証とk-分割交差検証がある。それぞれの特徴として正しいものを選べ。

    ホールドアウト検証は単一の分割で済む

  • 22

    未学習（アンダーフィッティング）を引き起こす主な原因として最も適切なものを選べ。

    モデルの表現力が不十分

  • 23

    回帰タスクにおいて、評価指標として最も不適切なものを1つ選べ。

    精度（Accuracy）

  • 24

    混合行列（混同行列）において、以下のうち「偽陽性（False Positive）」に該当するのはどれか。

    実際に陰性で、モデルが陽性と予測した

  • 25

    過学習が発生する状況として最も適切なものを選べ。

    モデルが複雑すぎて、訓練データに特化しすぎる

  • 26

    ノーフリーランチ定理の内容として最も適切なものを選べ。

    どのアルゴリズムも、すべての問題に対して平均すると同等の性能になる

  • 27

    オッカムの剃刀の考え方として最も適切なものを選べ。

    シンプルなモデルの方がより良いとされる

  • 28

    モデル選択に用いられるAICの特徴として正しいものを選べ。

    AICはモデルの良さと複雑さのトレードオフを評価する指標である

  • 29

    F値（F1スコア）について、最も正しい説明を選べ。

    適合率（Precision）と再現率（Recall）の調和平均