G検定模試　テーマ別　２日目

こんばんは。
今日もG検定対策について書きます。
よかったら、読んでください。

間違えた問題

学習用に60,000枚、テスト用に10,000枚用意された10種類に分類できる衣類品画像のデータセットとして、最も適切な選択肢を選べ。
答：Fashion-MNIST

2006年にジェフリー・ヒントンらが提唱したニューラルネットワークを使用した次元圧縮のためのアルゴリズムとして、最も適切な選択肢を選べ。
答：自己符号化器 (Autoencoder)

あるモデルに勾配降下法を適用すると、特定の次元においては最小値だが別の次元から見ると最大値である箇所に陥ることがある。こうした箇所は鞍点と呼ばれるが、学習を重ねても鞍点から抜け出せない状態を(●)という。
答：プラトー

Preferred NetworksがPyTorchへ移行すると発表した深層学習フレームワークとして、最も適切な選択肢を選べ。
答：Chainer

強化学習で用いられる手法として、最も不適切な選択肢を選べ。
❌モンテカルロ法
❌TD学習
❌Q学習
◯スキップグラム

ディープラーニングのプーリングの種類の1つであるマックスプーリングの説明として、最も適切な選択肢を選べ。
答：適用したカーネル内の最大値を出力する

ニューラルの設計を動的に行う(●)を実施することで、計算グラフの構築と順伝播処理の実行が同時に行える。
答：Cloud-by-Default

ResNetの特徴の1つとして、畳み込み層と(●)を組み合わせた残差ブロックを導入している。
答：Shortcut Connection

物体検出のアルゴリズムの1つであるSSDの説明として、最も適切な選択肢を選べ。
答：YOLOと同系統の1ステージ型の検出アルゴリズムであるが、フィルタサイズを小さくしている。

テキストマイニングなどで行うBoW(Bag-of-Words)の説明として、最も適切な選択肢を選べ。
答：テキストをベクトル化する

自然言語処理で利用が期待されるTransformerの説明として、最も適切な選択肢を選べ。
答：RNNやCNNを用いず Attentionを使用している

ロボットの一連の動作を人手を介さず、単一のニューラルネットワークによって表現する学習する方法を(●)という。
答：End-to-End Learning

強化学習のアルゴリズムの1つである、価値反復法の説明として、最も不適切な選択肢を選べ。
答：行動価値関数が最小化される場合が最適である

XAI(Explainable AI：説明可能なAI)への投資プログラムを発表した団体として、最も適切な選択肢を選べ。
答：DARPA

日本政府は2017年に新たな情報財検討委員会報告書を公表しており、報告書の中で「AI の作成・利活用促進のための知的財産権の在り方」として様々な議論を行っている。議論されている内容として、最も不適切な選択肢を選べ。
答：自動運転

ロボティクスの分野でも、ロボットの動作を覚えさせるために強化学習の活用が進んでおり、各種センサから取得した(●)な情報に対してディープラーニングを活用する動きが進んでいる。
答：マルチモーダル

一つも合格できませんでしたが、続けていこうと思います。
今日もありがとうございました。