G検定　③ 機械学習・深層学習の概要

機械学習と深層学習の全体像を学ぶ分野です。教師あり学習・教師なし学習・強化学習という学習の枠組み、データの前処理や特徴量、過学習と汎化、機械学習がディープラーニングへと発展した背景が問われます。各学習手法が「どんな問題に使われるか」を区別できることが重要です。以降の具体的手法を理解する前提となる基本概念が詰まっているため、用語の定義と関係性を丁寧に押さえておきましょう。

この分野の問題69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202問機械学習においてコンピュータがデータから学習する際ベースとなるものは何か。

A与えられたサンプルデータ
B人間が手入力したルール
Cオントロジーの概念体系
D物理的な身体感覚

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正解：A．与えられたサンプルデータ

コンピュータは与えられたサンプルデータを通してデータに潜むパターンを学習します。

G検定 ③ 機械学習・深層学習の概要

第202問機械学習においてコンピュータがデータから学習する際ベースとなるものは何か。

第203問機械学習において望ましい学習結果を得るための原則はどれか。

第204問アパートの賃料を予測する際に広さと築年数のようなデータを組み合わせる場合それぞれの要素を何と呼ぶか。

第205問データの特徴量が増えすぎると学習に必要なデータ量が著しく増大し性能が落ちる現象を何と呼ぶか。

第206問次元の呪いを回避するために機械学習で求められる工夫はどれか。

第207問1990年代のWebページの爆発的な増加に伴い大量のデータを必要とする機械学習が実用化された代表的な応用例はどれか。

第208問自然言語処理において文法構造ではなく複数の単語をひとまとまりにした単位を何というか。

第209問自然言語処理で用いられる対訳データなどの大量の言語データの集まりを何と呼ぶか。

第210問従来の機械学習において着目すべきデータの特徴を決定し特徴量を設計していたのは誰か。

第211問ビールの売り上げと気温の関係において機械学習が関与しない工程はどれか。

第212問ディープラーニングが従来の機械学習と決定的に異なる点は何か。

第213問画像分類において人間がタイヤを特徴量として設定することが難しい理由として適切なものはどれか。

第214問ディープラーニングが行う入力データから有用な情報を自動的に抽出する学習手法を何と呼ぶか。

第215問ディープラーニングの構造において深い階層を持つことのメリットは何か。

第216問ディープラーニングの判断理由について正しい記述はどれか。

第217問ニューラルネットワークが真似ようとしている生物の器官はどれか。

第218問1943年に生物の神経細胞の振る舞いを単純化して数学的に定式化したモデルを何と呼ぶか。

第219問形式ニューロンの特徴として当時の段階で実現できていなかったことは何か。

第220問1958年にフランク・ローゼンブラットが提案した学習可能なニューロンモデルの元祖は何か。

第221問パーセプトロンにおいて入力の重要度を調整するために掛け合わせる数値を何と呼ぶか。

第222問単純パーセプトロンが直面した最大の限界は何か。

第223問単純パーセプトロンの限界を指摘した1969年の著書『Perceptrons』の共著者の一人は誰か。

第224問単純パーセプトロンの限界が指摘されたことによるAI研究への影響はどのようなものか。

第225問直線で分離できない問題を解決するために提案されたパーセプトロンの改良版はどれか。

第226問多層パーセプトロンの学習手法として1986年にラメルハートらが提案したものは何か。

第227問誤差逆伝播法に関する学習の進み方として正しい説明はどれか。

第228問1979年に福島邦彦が発表した生物の視覚系を模倣したモデルの名称は何か。

第229問1989年にヤン・ルカンがネオコグニトロンのアイデアを採用して開発したものはどれか。

第230問ニューラルネットワークの各層において入力を同じものとして出力するように学習する手法は何か。

第231問オートエンコーダを利用する主な目的はどれか。

第232問1990年代中頃から一時衰退していたニューラルネットワークの研究が再び活性化したきっかけはどれか。

第233問2012年に開催されディープラーニングが圧倒的な精度で勝利した画像認識競技会の略称は何か。

第234問2012年のILSVRCにおいて2位に大差をつけて優勝したトロント大学のチーム名はどれか。

第235問2012年の画像認識コンペティションでSuperVisionチームを率いていた研究者は誰か。

第236問ジェフリー・ヒントンらが2012年に開発しディープラーニングの凄さを見せつけたニューラルネットワークモデルの名称は何か。

第237問2012年以前の画像認識において人間が特徴量を設計していたアプローチはどのように表現されていたか。

第238問2012年のILSVRCでAlexNet系モデルが示した top-5 error rate として最も近いものはどれか。

第239問2015年に画像認識のエラー率に関してディープラーニングが達成した歴史的な出来事は何か。

第240問2022年11月にOpenAIが公開しAI界に大きな旋風を巻き起こした対話システムは何か。

第241問ChatGPTが自然な文章を生成する際の基本的な仕組みはどれか。

第242問ChatGPTなどの大規模な言語処理モデルを支える技術要素の略称はどれか。

第243問2017年にGoogleの研究者が発表しLLMの基盤となったAttention Is All You Needという論文で提案された技術は何か。

第244問トランスフォーマーにおいて文章中のどの単語に注目すべきかを計算し単語間の関係性を広範囲で学習する仕組みを何と呼ぶか。

第245問アテンションを用いたトランスフォーマーの利点として正しいものはどれか。

第246問大規模言語モデルに対して人間が望ましいと考える応答を生成するように追加で行う学習手法を何と呼ぶか。

第247問ファインチューニングを通じてAIの回答を改善する際に行われる具体的な処理はどれか。

第248問トランスフォーマーをベースにした言語モデルの性能を引き上げるために有効な手段とされているのはどれか。

第249問OpenAIが開発したトランスフォーマーベースの生成AIモデルの名称の略称はどれか。

第250問2020年に発表されたGPT-3のパラメータ数はおよそどれくらいか。

第251問LLMが特定のパラメータ数などの規模に達した際に報告されている興味深い現象はどれか。

第252問大規模言語モデルが大量の言語データを学習して文法や語彙などの基本を学ぶ段階を何と呼ぶか。

第253問単語が次に現れる確率を計算する際彼女に続く言葉として確率が高いと考えられるのはどれか。

第254問ニュートンが木の下で座っていたとき彼の頭の上に落ちてきたものを予測するモデルにおいてもっとも確率が高いとされた単語はどれか。

第255問SVMの正式名称として該当するアルゴリズムはどれか。

第256問機械学習の変遷図においてサポートベクターマシンが盛んに研究された主な年代はいつ頃か。

第257問機械学習の変遷図において2000年代後半から登場しディープラーニングへと繋がった技術の基盤となるものは何か。

第258問機械学習でスパムフィルタやレコメンデーションエンジンが実用化レベルに達した背景にある出来事はどれか。

第259問人間が特徴量を事前に決めておくルールの手法のデメリットはどれか。

第260問ルールベースの手法においてシステムの振る舞いを事前に予測できる利点から現在でも広く利用されている分野はどれか。

第261問機械学習によって得られる予測精度の傾向として正しいものはどれか。

第262問個々のサンプルデータが2つの特徴量で構成されている場合データ空間は何次元で表現されるか。

第263問データ量が変わらないまま特徴量の数だけを増やした場合に起こりうる現象はどれか。

第264問アパートの賃料を予測する例において駅からの距離という特徴量を新たに追加した場合データ空間はどう変化するか。

第265問特徴量を多くしすぎた結果として性能低下を引き起こさないための対策はどれか。

第266問気温からビールの売上を予測する場合において売上と気温の間の関係性をどう分析するか。

第267問ディープラーニング以前の画像認識が職人芸と呼ばれた理由は何か。

第268問単純パーセプトロンにおける重みの調整が行う役割は何か。

第269問誤差逆伝播法の登場によって解決された問題は何か。

第270問AlexNetの開発チームの中心人物であり2012年のコンペティションで勝利をもたらした研究者は誰か。

G検定　③ 機械学習・深層学習の概要