データサイエンス数学ストラテジスト［中級］　⑤ 機械学習の基礎とニューラルネットワーク

公式の学習分野2（機械学習・深層学習の数学的理論の理解）にあたる分野。教師あり・教師なし・強化学習の区別、散布図と相関係数、回帰直線、二乗誤差などの損失関数、勾配降下法と誤差逆伝播、重みとバイアス、シグモイド関数とReLU関数、畳み込み層とプーリング層（最大・平均）、混同行列から求める正解率・適合率・再現率・F値までを扱う。収録80問では、真陽性30件・偽陽性5件といった同じ数値セットを使い回して適合率と再現率を続けて計算させる設問がある。分母が「予測した数」か「実際の数」かで両者が入れ替わるため、式を暗記するより分母の意味で覚えたい。

この分野の問題80問を、選択肢・正解・解説つきで掲載しています。まず自分で解答を考えてから「正解と解説を見る」を開いて答え合わせをしてください。

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第430問機械学習でルールを構築する際に使われる、学習用データのことを一般に何と呼ぶか。

A訓練データ
B予測データ
C教師なしデータ
Dテストデータ

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正解：A．訓練データ

学習に用いるデータは訓練データと呼ばれます。

データサイエンス数学ストラテジスト［中級］ ⑤ 機械学習の基礎とニューラルネットワーク

第430問機械学習でルールを構築する際に使われる、学習用データのことを一般に何と呼ぶか。

第431問深層学習が大きな成果を上げるきっかけとなった、1980年代には普及しなかった「ルール洗い出しの困難さ」を解決した中心技術は何か。

第432問CNNにおいて、直線や曲線など画像の特徴を抽出するためにフィルター（カーネル）と掛け合わせて計算を行う層はどれか。

第433問「あるクラスだと予測したもの」の中で、実際にそのクラスであった割合を示す指標はどれか。

第434問ニューラルネットワークのニューロン間において、影響の大きさを決定し学習によって調整されるパラメータは何か。

第435問一方が増えるともう一方も増えるといった変数間の関係性を何と呼ぶか。

第436問教師なし学習の代表的な手法であり、与えられたデータを似た特徴を持つグループに分ける手法を何と呼ぶか。

第437問深層学習における誤差逆伝播の説明として、もっともらしいが誤っているものはどれか。

第438問相関係数が-1に近い場合、散布図の分布はどのような特徴を示すか。

第439問2つの変数（例えば身長と体重）の関係性を視覚的に表現するために、データを点でプロットしたグラフを何と呼ぶか。

第440問出力値が 3 と 5、正解データが 1 と 2 のとき、各データの差の2乗の合計として計算される誤差はどれか。

第441問相関係数の取り得る値の範囲として正しいものはどれか。

第442問相関係数と散布図の関係について、誤っているものはどれか。

第443問相関係数が0に近い場合、変数間の関係について言えることはどれか。

第444問回帰分析に関する記述として誤っているものはどれか。

第445問ある2×2の領域のピクセル値が、左上から 10, 15, 左下から 5, 20 であった。最大プーリングを適用した場合の出力はどれか。

第446問畳み込み層の役割として誤っているものはどれか。

第447問あるモデルの予測結果が、真陽性40件、偽陽性10件、偽陰性20件、真陰性130件であったとき、正解率(Accuracy)はどれか。

第448問スパムメールの判定において、正常なメールを誤って迷惑メールと判定する「偽陽性」を減らしたい場合、特に重視すべき指標はどれか。

第449問推測統計学と機械学習の違いについて、機械学習の主な目的として正しいものはどれか。

第450問データの背後にある潜在的なパターンや構造を調べるために使われ、正解データを与えずにグループ分けなどを行う機械学習の手法はどれか。

第451問教師あり学習に関する記述として、正しくないものはどれか。

第452問教師あり学習で連続的な数値を予測する目的を何と呼ぶか。

第453問深層学習が実用化され人間を超える精度を得るようになった分野として、適切でないものはどれか。

第454問適合率と再現率のバランスをとるため、両者の調和平均を計算した指標を何と呼ぶか。

第455問真陽性30件、偽陽性5件、偽陰性15件、真陰性50件の場合の適合率と再現率から、F値(F1スコア)を計算した値はどれか。なお適合率は0.857、再現率は0.667とする。

第456問ある2×2の領域のピクセル値が、左上から時計回りに 2, 4, 1, 5 であった。この領域に対して平均プーリングを適用した場合の出力値はどれか。

第457問あるモデルの予測結果が、真陽性30件、偽陽性10件、偽陰性20件、真陰性40件であったとき、適合率(Precision)はどれか。

第458問ニューラルネットワークの学習で最小化を目指す関数はどれか。

第459問予測した迷惑メールのうち、実際に迷惑メールだった割合を示すのはどれか。

第460問活性化関数としてReLU関数を用いるとき、入力値が -3 の場合の出力値はどれか。

第461問シグモイド関数に関する記述として、誤っているものはどれか。

第462問ニューラルネットワークにおいて、入力と重みとバイアスの計算結果に対して適用し、より複雑な表現を可能にする関数を何と呼ぶか。

第463問出力が負のときは0、正のときはそのままの値を返す関数として正しい式はどれか。ただしmax(a, b)は大きい方を返す。

第464問囲碁や将棋において、コンピューター同士の対局を通じて勝敗に応じた報酬を与え、最善の手を学習させるのに適した手法はどれか。

第465問回帰問題などで用いられる損失関数で、出力値と実際の値の差の2乗を計算し、その合計や平均をとるものを何と呼ぶか。

第466問勾配降下法に関する説明として、誤っているものはどれか。

第467問CNNにおいて、入力された画像を小さく分割し、その領域の代表値を求めることで微小な位置ずれなどに対応する層はどれか。

第468問出力値が 3, 2, 1 、対応する正解データが 3, 4, 0 であるとき、各データの差の2乗の合計として計算される誤差はどれか。

第469問分類問題において、実際の分類と予測した分類をクロス集計し、予測の正しさを評価するために作成される表を何と呼ぶか。

第470問正解率に関する記述として誤っているものはどれか。

第471問実際の迷惑メールのうち、正しく迷惑メールだと予測できた割合を示すのはどれか。

第472問ニューラルネットワークの学習において、予測値と実際の正解値との間の誤差を表し、最小化することが目的となる関数はどれか。

第473問ニューラルネットワークの学習において、勾配降下法をベースにし、膨大なデータに対して小さなサイズで反復的に最適化を進める手法はどれか。

第474問ニューラルネットワークの入力層と出力層の間にあり、入力データに対して様々な計算を行う層を何と呼ぶか。

第475問強化学習に関する記述として、もっともらしいが誤っているものはどれか。

第476問試行錯誤を通じて、良い結果が得られたときに「報酬」を与え、その報酬を最大化する行動を学習させる手法はどれか。

第477問ニューラルネットワークにおいて、入力データの値に関わらず結果の「ずれ」を調整するために加えられるパラメータは何か。

第478問バイアスの役割として誤っているものはどれか。

第479問画像データの2×2領域のピクセル値が左上から時計回りに 5, 4, 3, 3 であり、適用するフィルターの値が同じ順で 0.5, 0.5, -1.0, 1.0 であるとき、畳み込み計算を行った結果はどれか。

第480問あるモデルの予測結果が、真陽性30件、偽陽性5件、偽陰性15件、真陰性50件であったとき、再現率(Recall)はどれか。

第481問ニューラルネットワークにおけるバイアスの説明として誤っているものはどれか。

第482問出力値を0から1の範囲に変換し、確率として解釈できる出力を得るためによく使われる活性化関数はどれか。

第483問あるニューロンへの入力がX1, X2であり、それぞれに設定された重みがW1, W2、バイアスがbとする。関数適用前の出力yを求める式として正しいものはどれか。

第484問入力X1=3, X2=2、重みW1=0.4, W2=-0.2、バイアスb=0.5 のとき、出力 y = W1×X1 + W2×X2 + b の値を計算せよ。

第485問教師あり学習の代表的な目的として、入力データをグループに分ける「分類」と、もう一つは連続的な数値を予測する目的がある。それは何か。

第486問出力値が 2, 4 、対応する正解データが 1, 5 であるとき、各データの差の2乗の合計として計算される誤差はどれか。

第487問分割された領域の中で最も大きい値を取得するプーリングの手法を何と呼ぶか。

第488問入力データだけで出力が決まるのではなく、場所の雰囲気や体調のような「ずれ」を表現するために加算されるパラメータはどれか。

第489問相関係数に関する記述として、誤っているものはどれか。

第490問入力X1=-1, X2=2、重みW1=0.8, W2=0.6、バイアスb=0.1 のとき、出力 y = W1×X1 + W2×X2 + b の値を計算せよ。

第491問ニューラルネットワークの学習において、出力層での誤差をもとに出力層から入力層に向けて逆方向に重みを調整する手法を何と呼ぶか。

第492問機械学習の手法のうち、入力データに対応する「正解」を与え、それに近い出力ができるようモデルを調整する手法はどれか。

第493問ReLU関数の特徴として誤っているものはどれか。

第494問入力X1=2, X2=-1、重みW1=0.5, W2=0.3、バイアスb=0.2 のとき、出力 y = W1×X1 + W2×X2 + b の値を計算せよ。

第495問勾配降下法で損失関数を最小化するとき、ある地点の傾きが0になった場合、その地点は典型的にはどのような状態と考えるか。

第496問畳み込みニューラルネットワーク(CNN)におけるプーリング層の役割として誤っているものはどれか。

第497問「実際のそのクラスのデータ」のうち、正しくそのクラスだと予測できた割合を示す指標はどれか。

第498問機械学習において、大量のデータから自動的に生成されたルールのことを一般に何と呼ぶか。

第499問ニューラルネットワークの階層を深くした手法であり、画像認識や自然言語処理などで高い精度を上げる技術の総称を何と呼ぶか。

第500問あるモデルの予測結果が、真陽性30件、偽陽性5件、偽陰性15件、真陰性50件であったとき、正解率(Accuracy)はどれか。

第501問分割された領域内の値の平均値を代表値とするプーリングの手法を何と呼ぶか。

第502問画像処理に効果的な手法で、フィルターを用いて画像の特徴を抽出する層を持つネットワークを何と呼ぶか。

第503問第2次人工知能ブームの時期に注目された、人間がルールをプログラムとしてつくり込み知識を表現するシステムを何と呼ぶか。

第504問回帰分析に関する説明として誤っているものはどれか。

第505問ある変数Xから変数Yを予測するために直線 Y = aX + b を当てはめる手法を何と呼ぶか。

第506問あるデータ群から求めた回帰直線の式が Y = 0.5X + 3.5 であった。Xの値が 10 のとき、予測されるYの値はどれか。

第507問混同行列の「偽陽性」に関する説明として誤っているものはどれか。

第508問損失関数の現在の地点の傾きを求め、坂を下る方向に少しずつ進める操作を繰り返すことで最小値を求める手法を何と呼ぶか。

データサイエンス数学ストラテジスト［中級］　⑤ 機械学習の基礎とニューラルネットワーク