暗記メーカー

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G検定２
57問 • 1年前
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    問題一覧

  • 1

    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。

    混同行列

  • 2

    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

    MAE

  • 3

    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

    入力画像の特徴量を確率分布に変換し、その統計量を学習する

  • 4

    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）

    （物体検出）YOLO、SSD　（SS）FCN、SegNet

  • 5

    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

    Dropout

  • 6

    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

    故人に関する情報をその人の死後に取得し学習に利用した場合は、個人情報保護法が適用されない

  • 7

    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。

    ①SGD　②Adam

  • 8

    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

    データを分岐させる条件

  • 9

    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。

    線形分離できるように高次元に写像する

  • 10

    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。

    ①機械学習コンペティションへの参加　②ウェブ上での学術文献の検索

  • 11

    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

    トークンには空白が含まれない

  • 12

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

    ニューラル機械翻訳で使用する場合、ソース言語の単語とターゲット言語の単語の関係性を学習する

  • 13

    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

    FCN

  • 14

    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

    Transformer

  • 15

    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

    画像データセット同士の分野、領域などのドメインの関係を学習する

  • 16

    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

    単体では個人を特定できない様に個人情報を加工したものを仮名加工情報とよぶ

  • 17

    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

    ホワイトノイズを大量に含んだ画像からノイズを除去し、それによって被写体がより鮮明に見えるようにした

  • 18

    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

    教師あり学習→報酬モデルの学習→強化学習

  • 19

    １１１．Transformerについて、最も不適切な選択肢を1つ選べ

    GPTは、Transformerが利用されている点が、他の大規模言語モデルとは異なる特色である

  • 20

    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

    GANのジェネレータはニューラルネットワークで構成されている。ディスクリミネータは線形回帰で構成されており、ジェネレータが作った画像のスコアを予測する

  • 21

    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

    内容ベースフィルタリング

  • 22

    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

    製品を複数の角度から撮った写真を入力して、不良品を検出するシステム

  • 23

    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

    Adversarial Attack

  • 24

    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。

    Pythonを用いて書いた、簡単な足し算を行うプログラミングコード

  • 25

    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

    勾配消失問題を起こりにくくした

  • 26

    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

    グローバルネットワークとの同期が免れる

  • 27

    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

    一気通貫学習

  • 28

    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

    ①方策勾配法、②REINFORCE

  • 29

    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

    シミュレーションを用いた学習における過学習という問題を改善した

  • 30

    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

    入力する画像をパッチに分割し、各パッチを単語ベクトルのように扱う

  • 31

    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。

    ①プランニング、②SHRDLU

  • 32

    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

    将来の報酬をどの程度現在の価値として考慮するかを表す

  • 33

    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。

    グローバルアベレージプーリング

  • 34

    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

    数が少ないクラスのデータ量を増やす

  • 35

    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。

    ①深さ優先探索、②αβ法

  • 36

    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。

    ①名寄せ、②平滑化

  • 37

    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。

    赤池情報量基準（AIC）

  • 38

    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

    複数の決定木を同時に学習させ、その中からハイパーパラメータで指定された数だけの精度の良い決定木を組み合わせる。

  • 39

    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)

    (4/5, 2/5, -2/5, 1/5)

  • 40

    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

    SHAPは構造化データに使用される大局的なモデル解釈の手法である

  • 41

    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

    回帰問題には対応できない

  • 42

    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。

    言語と画像に対応するマルチモーダルなモデルである

  • 43

    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

    事前にクラスタの数を決める必要がある

  • 44

    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。

    スキップグラム

  • 45

    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。

    形態素解析：Kuromoji　構文解析：KNP

  • 46

    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。

    ①Query、②Key

  • 47

    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。

    SQuAD

  • 48

    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

    汎化性能を下げる要因となる、実世界におけるノイズを回避できる

  • 49

    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

    カルマンフィルター

  • 50

    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

    専用実施権を設定した特許権者は、自ら特許発明の実施が出来る

  • 51

    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

    メールアドレスのユーザー名及びドメイン名から特定の個人を識別可能である場合、当該メールアドレス単体が個人情報となる

  • 52

    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

    計算にGPUを必要としない

  • 53

    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

    自作でプログラムを組むよりも、柔軟なアプリケーション開発が可能になる

  • 54

    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

    CTC

  • 55

    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

    Random Erasing

  • 56

    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。

    ①MobileNet、②畳み込みの分割

  • 57

    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

    2つの確率分布がどの程度異なるかを定量的に評価するための指標である。この指標は非対称であるため、分布Pから見たQと分布Qから見たPの距離は一致しない

    • CIA Part 1

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    hono

    問題一覧

  • 1

    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。

    混同行列

  • 2

    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

    MAE

  • 3

    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

    入力画像の特徴量を確率分布に変換し、その統計量を学習する

  • 4

    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）

    （物体検出）YOLO、SSD　（SS）FCN、SegNet

  • 5

    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

    Dropout

  • 6

    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

    故人に関する情報をその人の死後に取得し学習に利用した場合は、個人情報保護法が適用されない

  • 7

    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。

    ①SGD　②Adam

  • 8

    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

    データを分岐させる条件

  • 9

    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。

    線形分離できるように高次元に写像する

  • 10

    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。

    ①機械学習コンペティションへの参加　②ウェブ上での学術文献の検索

  • 11

    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

    トークンには空白が含まれない

  • 12

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

    ニューラル機械翻訳で使用する場合、ソース言語の単語とターゲット言語の単語の関係性を学習する

  • 13

    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

    FCN

  • 14

    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

    Transformer

  • 15

    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

    画像データセット同士の分野、領域などのドメインの関係を学習する

  • 16

    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

    単体では個人を特定できない様に個人情報を加工したものを仮名加工情報とよぶ

  • 17

    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

    ホワイトノイズを大量に含んだ画像からノイズを除去し、それによって被写体がより鮮明に見えるようにした

  • 18

    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

    教師あり学習→報酬モデルの学習→強化学習

  • 19

    １１１．Transformerについて、最も不適切な選択肢を1つ選べ

    GPTは、Transformerが利用されている点が、他の大規模言語モデルとは異なる特色である

  • 20

    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

    GANのジェネレータはニューラルネットワークで構成されている。ディスクリミネータは線形回帰で構成されており、ジェネレータが作った画像のスコアを予測する

  • 21

    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

    内容ベースフィルタリング

  • 22

    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

    製品を複数の角度から撮った写真を入力して、不良品を検出するシステム

  • 23

    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

    Adversarial Attack

  • 24

    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。

    Pythonを用いて書いた、簡単な足し算を行うプログラミングコード

  • 25

    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

    勾配消失問題を起こりにくくした

  • 26

    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

    グローバルネットワークとの同期が免れる

  • 27

    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

    一気通貫学習

  • 28

    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

    ①方策勾配法、②REINFORCE

  • 29

    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

    シミュレーションを用いた学習における過学習という問題を改善した

  • 30

    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

    入力する画像をパッチに分割し、各パッチを単語ベクトルのように扱う

  • 31

    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。

    ①プランニング、②SHRDLU

  • 32

    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

    将来の報酬をどの程度現在の価値として考慮するかを表す

  • 33

    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。

    グローバルアベレージプーリング

  • 34

    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

    数が少ないクラスのデータ量を増やす

  • 35

    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。

    ①深さ優先探索、②αβ法

  • 36

    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。

    ①名寄せ、②平滑化

  • 37

    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。

    赤池情報量基準（AIC）

  • 38

    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

    複数の決定木を同時に学習させ、その中からハイパーパラメータで指定された数だけの精度の良い決定木を組み合わせる。

  • 39

    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)

    (4/5, 2/5, -2/5, 1/5)

  • 40

    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

    SHAPは構造化データに使用される大局的なモデル解釈の手法である

  • 41

    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

    回帰問題には対応できない

  • 42

    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。

    言語と画像に対応するマルチモーダルなモデルである

  • 43

    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

    事前にクラスタの数を決める必要がある

  • 44

    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。

    スキップグラム

  • 45

    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。

    形態素解析：Kuromoji　構文解析：KNP

  • 46

    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。

    ①Query、②Key

  • 47

    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。

    SQuAD

  • 48

    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

    汎化性能を下げる要因となる、実世界におけるノイズを回避できる

  • 49

    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

    カルマンフィルター

  • 50

    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

    専用実施権を設定した特許権者は、自ら特許発明の実施が出来る

  • 51

    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

    メールアドレスのユーザー名及びドメイン名から特定の個人を識別可能である場合、当該メールアドレス単体が個人情報となる

  • 52

    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

    計算にGPUを必要としない

  • 53

    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

    自作でプログラムを組むよりも、柔軟なアプリケーション開発が可能になる

  • 54

    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

    CTC

  • 55

    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

    Random Erasing

  • 56

    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。

    ①MobileNet、②畳み込みの分割

  • 57

    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

    2つの確率分布がどの程度異なるかを定量的に評価するための指標である。この指標は非対称であるため、分布Pから見たQと分布Qから見たPの距離は一致しない