2022年07月20日
・G検定とは日本ディープラーニング協会が開催するAIや機械学習・深層学習の網羅的な知識を有しているかを確認するための試験です。
・合格率は毎回6~7割程度とされていますが範囲が広いため、最新の試験傾向に対応した講座や問題集で勉強しておく必要があります。
この対策問題集は弊社社員がG検定を受験し、考えた対策問題です。
回答は最後にダウンロードできるのでメモを取ってください。
問41:ニューラルネットワークの構造を自動的に最適化する技術の名称として,最も適切な選択肢を1つ選べ。
① 転移学習
② STRIPS
③ ファインチューニング
④ NAS
問42:音声合成と、音声認識の両方を行うことができるモデルとして、DeepMind社の研究者によって作成された、生のオーディオを生成するためのニューラルネットワークの名称として最も適切な選択肢を1つ選べ。
① 隠れマルコフモデル
② WaveNet
③ CTC
④ SegNet
問43:XAIの説明において空欄(ア)(イ)に当てはまる組み合わせとして最も適切な選択肢を1つ選べ
アルゴリズムによって自動化された処理の過程を(ア)が理解し検証できるようにしたAI。(イ)とも呼ばれる。
①(ア)機械 (イ)データの収集AI
②(ア)機械 (イ)説明可能なAI
③(ア)人間 (イ)説明可能なAI
④(ア)人間 (イ)データの収集AI
問44:敵対的攻撃の例として不適切なものを1つ選べ
① FGSM
② BIM
③ PGD
④ t-SNE
問45:以下のメル尺度の説明において、空欄に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ.
メル尺度は人間の音の聞こえ方に基づいた尺度です。
メル尺度の差が同じであれば、人間が感じる( )の差が同一であるということになります。
① 音の大きさ
② 音の高さ
③ 音の小ささ
④ 音の長さ
Q46:1つの目的変数を複数の説明変数で予測しようという統計手法として適切な選択肢を1つ選べ。
① 単回帰分析
② 重回帰分析
③ 主成分分析
④ クラスタ分析
Q47:機械学習に関する技術的な課題の一つに新規ユーザー・新規アイテムが増えた際に、評価データが集まるまでレコメンドが出来ないという問題がある。
この問題の名称として最も適切なものを1つ選べ。
① 勾配消失問題
② レコメンド問題
③ フレーム問題
④ コールドスタート問題
Q48:画像を入力とした畳み込みニューラルネットワーク(CNN)において,特徴マップを空間的な局所ごとに,代表値にまとめて空間解像度を下げる(ダウンサンプリングをおこなう)層の名称として最も適切な選択肢を一つ選べ
① 入力層
② 出力層
③ プーリング層
④ 全結合層
Q49:画像生成アルゴリズムにおいて、2つのペアの画像から画像間の関係を学習することで、1枚の画像からその関係を考慮した画像を生成する技術として、最も適切な選択肢を1つ選べ。
① word2vec
② Seq2Seq
③ Pix2Pix
④ DoC2Vec
Q50:googleによって発表された速度情報を探索アルゴリズムの報酬に組み込むことで、速度の制約に対処できるようになったモバイル用のCNNモデル設計の呼称として,最も適切な選択肢を1つ選べ。
① MobileNet
② MnasNet
③ GoogLeNet
④ BERT
Q51:空欄に当てはまる選択肢を1つ選べ。
GANのネットワーク構造は2種類で構成されている。
1つは(ア)で、ランダムノイズを入力することで、データの変換を行う。
もう1つは(イ)で、(ア)で生成されたデータと本物のデータから生成される。
①(ア)ジェネレータ(イ)ディプリケータ
②(ア)ジェネレータ(イ)ディスクリミネータ
③(ア)ディスクリミネータ(イ)ジェネレータ
④(ア)ディプリケータ(イ)ジェネレータ
Q52:空欄に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
第1次AIブームが冷めた理由は迷路やパズルなどの( )が解けても複雑な問題が解けず、適用範囲が狭かったためである。
① トイプロブレム
② コンプレックスプログラム
③ ロジック・セオリスト
④ シンプルプロブレム
Q53:勾配降下法において、誤差関数を最小化する際には学習データを用いて計算を行い、それによりパラメータを更新することを繰り返す.学習データを使い切った回数を表す語句として、最も適切な選択肢を1つ選べ.
① バッチサイズ
② ジグモイド
③ エポック
④ イテレーション
Q54:学習時のミニバッチ毎に各チャンネルを平均0分散1になるように正規化することで、学習の安定化や速度アップを行う手法の名称として最も適切な選択肢を1つ選べ。
① バッチ正規化
② 白色化
③ ドロップアウト
④ 量子化
Q55:教師なし学習の代表的なアルゴリズムとして最も不適切選択肢を1つ選べ。
① クラスタリング
② アソシエーション分析
③ サポートベクターマシン(SVM)
④ GAN(敵対的生成ネットワーク)
Q56:弱いAIの説明として最も適切な選択肢を1つ選べ。
① 自意識を持ち、特定の機能を高度に行うもの
② 消費電力が少なく長時間の稼働を可能にしたもの
③ 特定の問題に特化した能力を有しているもの
④ 開発コストが低く導入のしやすさに特化したもの
Q57:経済産業省は、AI・データの利用に関する契約ガイドラインを策定し、モデルを生成するアプローチがしやすい工夫をしている。
経済産業省が策定した「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」 の契約類型に含まれない選択肢を1つ選べ。
① データ共有型
② データ創出型
③ データ提供型
④ データ導入型
Q58:2値分類問題で出力されたクラス分類の結果をまとめたマトリックス(行列≒表)の名称として最も適切な選択肢を1つ選べ。
① クラス行列
② 三角行列
③ 転移行列
④ 混同行列
Q59:機械学習において、何らかの仮定(事前知識や偏向、帰納バイアス)がないと分類(類似性の判断)は不可能であるということを主張する定理の名称として最も適切なものを選択肢から1つ選べ
① サンプリング定理
② ラベリング定理
③ 醜いアヒルの子定理
④ バーニーおじさんのルール
Q60:機械学習で行われる学習方法において、学習対象となるデータを分割して処理する方法の名称として最も適切な選択肢を1つ選べ。
① ミニバッチ学習
② バッチ学習
③ オンライン学習
④ グッドリサーチ
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