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AYCF AIエンジニア-スタンダード - 練習問題

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練習問題(30問)

Q1

機械学習において、訓練データに対しては高い精度を示すが、未知のデータに対して精度が著しく低下する現象を何というか?

Q2

入力が0以下の場合は0、0より大きい場合は入力をそのまま出力する活性化関数はどれか?

Q3

設計の初期段階からプライバシー保護機能をシステムに組み込む考え方を何というか?

Q4

出力と正解の誤差をネットワークの逆方向に伝播させ、重みを効率的に更新する手法を何というか?

Q5

全データの中で、正しく予測できたデータ(真陽性と真陰性)の合計が占める割合を何というか?

Q6

ディープラーニングにおいて、層が深くなるにつれて勾配が極端に小さくなり、学習が進まなくなる問題を何というか?

Q7

データ間の類似性などに基づいて、正解ラベルのないデータをグループ分けする学習手法はどれか?

Q8

自然言語処理において、単語を多次元の数値ベクトルとして表現する技術を何というか?

Q9

損失関数にペナルティ項を加えることで、モデルの複雑さを抑え過学習を防ぐ手法はどれか?

Q10

AIが下した判断の理由を人間が理解できるように説明する性質を何というか?

Q11

画像の特徴抽出に適した、フィルタをスライドさせて計算する層を何というか?

Q12

特徴量の平均を0、標準偏差を1にするように変換する前処理を何というか?

Q13

AIは人間の能力を補完する道具であり、人間が主体的に利用すべきとする原則を何というか?

Q14

複数のモデルを組み合わせて、単体よりも高い精度を得る手法を何というか?

Q15

学習中に一部のノードをランダムに無効化することで過学習を防ぐ手法はどれか?

Q16

「正」と予測したもののうち、実際に「正」であったデータの割合を何というか?

Q17

本格的なシステム開発の前に、技術的な実現可能性を検証する工程を何というか?

Q18

文脈や時系列データの処理に適した、再帰的な構造を持つネットワークはどれか?

Q19

学習データの偏りによって、特定の属性に対して不当な判断を下すことを何というか?

Q20

あるタスクで学習済みのモデルを、別の新しいタスクの学習に再利用する手法は何?

Q21

新しい事象を観測した後に更新された、確信度を示す確率はどれか?

Q22

次元数が増えるほどデータが疎になり、学習に必要なデータ量が指数関数的に増大する現象は何?

Q23

予測値と正解値の差の2乗の平均をとった回帰モデルの評価指標はどれか?

Q24

生成器と識別器を競わせることで、本物に近いデータを生成するモデルを何というか?

Q25

強化学習において、エージェントが行動の選択基準として最大化を目指すものは何か?

Q26

行列の行と列を入れ替えたものを数学的に何と呼ぶか?

Q27

著作権法第30条の4において、AIの学習目的での著作物利用はどう規定されているか?

Q28

全データを分割し、小さな塊ごとに重みを更新する手法を何というか?

Q29

入力を圧縮し、それを元に元のデータを復元することで特徴を学ぶモデルはどれか?

Q30

AI開発プロジェクトにおいて、モデル作成の前に定義すべき最優先事項は何か?

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