６４．分類問題において学習済みモデルの性能を算出するために（　 ）が利用される。（　 ）からは、あるクラスに分類されるべきだったデータが実際どのくらいの割合で正しく分類されたのかを知ることが出来る。

６５．回帰問題の性能評価の指標として（　　）がよく使われる。（　　）はデータ（実測値）と同じ単位であるため、誤差の解釈がしやすい

７２．変分オートエンコーダ（VAE）の仕組みについて、最も適切な選択肢を1つ選べ

以下は一般物体認識のアルゴリズムの例である。これらを物体検出の手法でセマンティックセグメンテーション（SS）の手法に分類した結果として、最も適切な選択肢を1つ選べ ・YOLO ・FCN（完全畳み込みネットワーク） ・SegNet ・SSD（Single Shot Multibox Detector）

７４．データ拡張を目的とした手法として、最も不適切な選択肢を1つ選べ

７５．個人データの扱い方について、最も適切な選択肢を1つ選べ

８４．以下の文章を読み、①、②の組み合わせとして、最も適切な選択肢を1つ選べ ニューラルネットワークの学習において、適切なパラメータを見つけるためのアルゴリズムが複数ある。代表例である①は、損失関数の形がある方向に偏っていると、非効率な経路でパラメータを探索し学習に時間がかかってしまう可能性がある。これを改善するために、学習率の調整を効率的に行う②が使用される事が多い。

８７．ランダムフォレストにおいて、学習の中で自動的に決まる変数として、最も適切な選択肢を1つ選べ

８８．サポートベクトルマシン（SVM）におけるカーネル法は（　　）のための工夫である。

９５．以下の文章を読み、①、②の組み合わせとして、最も適切な選択肢を1つ選べ。 機械学習やディープラーニングの研究開発を支援するための無償のプラットフォームが提供されている。このうち、Kaggleは①、Google Scholarは②のためのサービスを提供している。

９６．自然言語処理におけるトークンについて、最も不適切な選択肢を1つ選べ

９７．Self-Attentionの内容について、最も不適切な選択肢を1つ選べ

９８．新しい画像を生成できるディープラーニングを用いたモデルとして、最も不適切な選択肢を1つ選べ

９９．CLIPのテキストエンコーダには（　　）が使われており、画像に関連するテキストを単語埋め込みベクトルに変換し、自然言語の解析を行う

１００．スタイル変換を行うPix2Pixについて、最も不適切な選択肢を1つ選べ

１０４．個人情報を保護するための対策について、最も適切な選択肢を1つ選べ

１０７．画像生成の技術を活用した事例として、最も不適切な選択肢を1つ選べ

１０９．Reinforcement Learning from Human Feedback（RLHF）が行われる順番について、最も適切な選択肢を1つ選べ

１１１．Transformerについて、最も不適切な選択肢を1つ選べ

１１６．GAN及びGANから派生した画像生成モデルについて、最も不適切な選択肢を1つ選べ

１１９．ECサイトなどでは、機械学習を利用して特定の利用者が好みそうな商品を推薦する手法が使用されている。商品の特徴に基づいて推薦を行う手法として、最も適切な選択肢を1つ選べ

１２３．マルチモーダルAIの例として、最も不適切な選択肢を１つ選べ

１２５．画像認識モデルに入力する画像にノイズをわずかに加えることによって、モデルがその画像を正しく認識できないようにする行為として、最も適切な選択肢を１つ選べ

１２９．以下のうち、プログラムの著作物として認められる可能性があるものとして、最も不適切な選択肢を１つ選べ。ただし、全て人間が作成したコンテンツと仮定する。

１３６．2015年に発表されたResNetは人間の画像認識の精度を初めて超えたCNNモデルと言われている。ResNetの特徴として、最も適切な選択肢を1つ選べ

１３７．2016年にDeepMind社から発表されたA3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)の強みとして、最も不適切な選択肢を1つ選べ

１３８．ロボットの一連の動作を一つのディープニューラルネットワークで実現する手法として、最も適切な選択肢を1つ選べ

１３９．以下の文章を読み、①、②の組み合わせとして、最も適切な選択肢を1つ選べ ①をベースとしたアルゴリズムである②は、直接的に方策を最適化する、モデルフリーの強化学習のアプローチである

１４０．従来の深層強化学習手法と比較し、ドメインランダマイゼーションを取り入れた手法の特徴について、最も適切な選択肢を1つ選べ

１４１．画像認識に使用されるVision Transformerに関する内容として、最も適切な選択肢を1つ選べ

１４５．以下の文章を読み、①、②の組み合わせとして、最も適切な選択肢を1つ選べ。 人工知能が現状を認識し、目的を満たすための行動を具現化する技術を①と呼ぶ。②は積み木の世界で①を実現したプラグラムである。

１４７．強化学習における割引率の説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ

１４８．畳み込みニューラルネットワーク（CNN）において、全結合層の代わりに（　　）を用いて、特徴マップのチャネルごとに平均値をとることで、出力結果の解釈がしやすくなった。

１５０．データの偏りの補正に用いられるSMOTEについて、最も適切な選択肢を1つ選べ

１５１．以下の文章を読み、①、②の組み合わせとして、最も適切な選択肢を1つ選べ。 Min-Max法と同じくゲーム理論に基づく戦略でありながら、①を用いたMin-Max法に比べて、計算コストを削減できたアルゴリズムが②である。

１５２．以下の文章を読み、①、②の組み合わせとして、最も適切な選択肢を1つ選べ。 機械学習モデルの学習データを準備する段階でデータクレンジングを行う。テキストデータの処理では表記の揺れを吸収する①、画像データの処理では、ノイズを除去する②を行うことがある。

１５３．重回帰分析では、説明変数を数多く追加すると過学習しやすくなる。この時、最適な説明変数の組み合わせを選ぶ指標として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

１５４．ランダムフォレストに関する説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ

以下のベクトルを正規化した結果として、最も適切な選択肢を1つ選べ。 ベクトルa = (4, 2, -2, 1)

１５７．機械学習におけるモデルの解釈性に関する説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ

１５８．単純パーセプトロンの問題点として、最も不適切な選択肢を1つ選べ

１６０．OpenAIから発表したCLIPモデルの特徴として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

１６６．教師無し学習の手法であるウォード法の説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ

１６８．Word2Vecには2つの具体的なアプローチがある。その内、ある単語を与えて周辺の単語を予測するやり方として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

１６９．形態素解析に使用されるライブラリと構文解析に使用されるライブラリの組み合わせとして、最も適切な選択肢を1つ選べ。

１７０．以下の文章を読み、①、②の組み合わせとして、最も適切な選択肢を1つ選べ。 Attentionにおいて、入力文の文脈を解析する際に、①と②の内積を計算する。

１７１．自然言語処理に用いられるオープンデータセットとして、最も適切な選択肢を1つ選べ。

１７２．強化学習を用いたロボットの学習にsim2realが利用されることがある。これに関する説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ

１７５．1つ前の時刻の状態の推定値と、現在の時刻に関する複数の種類の測定値に基づいて、現在の時刻の状態の推定値を求める状態空間モデルとして、最も適切な選択肢を1つ選べ

１７７．特許法における権利に関して、最も不適切な選択肢を1つ選べ

１８２．日本の個人情報保護法で定められている規制の説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ

１８４．NAS（Neural Architecture Search）の説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ

１８５．Web APIの使用によって得られる効果または影響として、最も不適切な選択肢を1つ選べ

１８９．リカレントニューラルネットワーク（RNN）を音声認識や自然言語処理に用いる際に、出力に（　　）を加えるため、入力系列と出力系列の間に長さが一致することを要請しなくて良い

１９０．画像の一部分をランダムな値で構成された矩形領域でマスクするデータ拡張の手法として、最も適切な選択肢を1つ選べ

１９１．以下の文章を読み、①、②の組み合わせとして、最も適切な選択肢を1つ選べ 小型端末にも使える①とは、従来のCNNにおいて、計算量を削減するために②を取り入れた技術である。

例題６．カルバック・ライブラー情報量（KL）に関する説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ