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ニューラルネットワークの学習時に、各レイヤーのノードを一定の確率でランダムに無効化しながら学習を行うことで、特定のノード同士が過剰に依存し合う現象を防ぎ、擬似的なアンサンブル学習の効果を得て過学習を抑制する手法を【 】と呼ぶ。
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解説
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| 1016 |
過学習を防止する手法の一つであるアーリーストッピングを実務で適用する際の挙動や判断に関する記述のうち、【不適切なもの】はどれか。
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解説
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物体検出タスクにおいて、入力画像全体をグリッドに分割し、物体の位置とクラス確率を1つのネットワークで同時に予測する、リアルタイム検出に適した高速なワンステージ型モデルは【 】である。
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解説
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| 1018 |
画像生成AIの基盤技術として広く普及している拡散モデルのメカニズムに関する記述のうち、【不適切なもの】はどれか。
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解説
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| 1019 |
大規模で高性能だが計算コストが高い教師モデルの持つ知識を、軽量でパラメータ数の少ない生徒モデルに学習させることで、精度低下を最小限に抑えつつ、エッジデバイスでも動作可能な軽量モデルを構築する手法を【 】と呼ぶ。
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解説
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| 1021 |
企業が保有する機械学習用の顧客データや走行ログなどのデータセットについて、秘密管理されておらず特許権や著作権での保護が難しい場合であっても、一定の制限をかけて特定の取引相手にのみ提供している有用な情報であれば、不正競争防止法上の【 】として、不正な取得や使用に対して法的救済を受けられる可能性がある。
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解説
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| 1022 |
1984年にダグラス・レナートによって開始された、人間が持つすべての一般常識をコンピュータに手作業で論理式として入力し、真の意味での推論を可能にする巨大な知識ベースを構築することを目指した長期プロジェクトを【 】と呼ぶ。
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解説
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| 1023 |
機械学習の線形回帰において、特徴量が非常に多い場合に過学習を防ぐため、L1正則化とL2正則化の両方のペナルティを組み合わせることで、不要な変数の削減とモデルの安定性の双方のメリットを得る手法を【 】と呼ぶ。
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解説
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| 1024 |
二値分類モデルの性能を評価する際、閾値の変化に伴う偽陽性率と真陽性率の推移をグラフ化したROC曲線の下側の面積を計算し、1に近いほど分類性能が高いことを示す指標を【 】という。
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解説
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| 1025 |
RNNにおいてモデルのパラメータを学習する際、時間を過去に遡る形でネットワークを展開し、未来の出力誤差から過去の隠れ状態へ向かって勾配を計算していく誤差逆伝播法の拡張手法を【 】と呼ぶ。
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解説
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| 1026 |
LSTMブロックの中心に存在し、入力された情報を減衰させることなく長期間にわたって保持し続けることで、RNNの致命的な弱点であった勾配消失問題を防ぐ役割を担う記憶セルを【 】という。
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解説
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| 1027 |
モバイル端末向けなどにCNNの計算量を削減するため、画像の各チャンネルごとに独立して空間方向の畳み込みを行った後、カーネルを用いてチャンネル方向の情報を結合する2段階の軽量化手法を【 】と呼ぶ。
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解説
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| 1028 |
自然言語処理において、文章をベクトル化する最も古典的な手法の一つであり、単語の出現順序や文法構造を完全に無視し、どの単語が何回出現したかという頻度情報のみを用いてテキストを表現する手法を【 】という。
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解説
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| 1029 |
画像認識においてCNNが特定の物体と分類した際、その判断根拠が画像のどの部分にあるのかを人間が理解できるように、特徴マップの活性化度合いをヒートマップとして可視化する技術を【 】と呼ぶ。
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解説
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| 1030 |
馬とシマウマのように、完全に同じ構図で対になるペア画像が用意できない場合でも、元のドメインから別のドメインへ変換し、さらに元のドメインに戻した際に元画像と一致するような制約を設けることで、ペアデータなしで画像の特徴を相互変換できるモデルを【 】という。
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解説
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| 1031 |
従来の囲碁AIが人間のプロ棋士の膨大な対局データを事前学習に利用していたのに対し、囲碁のルールだけを与えられ、人間の知識を一切介在させずに自己対局のみを繰り返す強化学習によって世界最強の性能に到達したモデルを【 】という。
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解説
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| 1032 |
データマイニングやAIプロジェクトを成功させるための標準的なプロセスモデルであり、ビジネスの理解から始まり展開に至るまでの6つのフェーズを定義し、プロジェクトを体系的に進めるための枠組みを【 】と呼ぶ。
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解説
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| 1033 |
企業がAIやデジタル技術を単なる業務の部分的な効率化のツールとして使うのではなく、ビジネスの目的を達成するために既存の業務プロセスや組織構造そのものを抜本的に再設計し、根本から変革するアプローチを【 】という。
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解説
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| 1034 |
欧州連合が施行した、個人データの取り扱いや移転について世界で最も厳格な基準を定め、違反企業に対しては全世界の年間売上高に応じた莫大な制裁金を科すことで知られる法規則を【 】という。
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解説
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| 1035 |
AIシステムの開発や学習データの提供に関する企業間取引において、開発したモデルの著作権や特許権は誰のものかといった実務的なトラブルを防ぐため、日本の経済産業省が策定した指針を【 】と呼ぶ。
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解説
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| 1036 |
アメリカの国立標準技術研究所が策定し、企業や組織がAIシステムを設計開発および運用する全ライフサイクルにおいて、プライバシーや偏見などの潜在的リスクを特定し管理するための標準的な枠組みを【 】という。
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解説
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| 1037 |
音や画像などの現実世界の連続的なアナログ信号を、コンピュータが処理できるように離散的なデジタル信号に変換する処理を【 】という。サンプリングや量子化、符号化といったステップを経て行われる。
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解説
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| 1038 |
人工知能によって新しい技術や自動化が実現されると、それが社会に普及して当たり前になり、「それは単なる自動化や計算であって、本当の知能ではない」と見なされるようになる現象を【 】と呼ぶ。
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解説
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| 1039 |
人工知能の研究や社会実装が急速に盛り上がる時期を【 】と呼び、これまでに、推論・探索が中心だった第1次、エキスパートシステムが主導した第2次、機械学習・ディープラーニングが牽引する第3次が存在する。
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解説
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| 1040 |
ニューラルネットワークの最適化手法において、過去の勾配の勢いを考慮するMomentumの利点と、パラメータごとに学習率を自動調整するAdagradの利点を組み合わせ、現在のディープラーニングにおいて最も広く主流として使われているオプティマイザを【 】という。
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解説
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| 1041 |
統計モデルや機械学習モデルを評価・選択する際、モデルの訓練データへの適合度を高めようとしてパラメータを増やしすぎると過学習が起きるため、適合度とパラメータ数の双方のバランスを考慮して計算される赤池情報量規準の略称を【 】という。値が小さいほど良いモデルとされる。
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解説
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| 1042 |
ファジィ集合論において、ある要素がその集合に属する度合いが、あらかじめ設定した基準値以上である要素だけを抽出して通常の明確な集合を作る操作を【 】と呼ぶ。
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解説
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| 1043 |
ニューラルネットワークの最適化において、学習の初期段階ではAdamのように素早く効率的に探索を進め、学習の終盤にかけてはSGDのように汎化性能が向上するように、学習率の範囲を進行状況に応じて自動的に制限していく発展的な最適化手法を【 】という。
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解説
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| 1044 |
AIの予期せぬ暴走や悪用、倫理的なリスクを未然に防ぎ、社会に対して安全かつ適切に実装・運用していくために、企業や国家が構築すべき管理体制、内部規律、または社会的なルール作り全般の取り組みを【 】と呼ぶ。
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解説
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| 1045 |
現在の日本の著作権法において、人間が創作の道具としてAIを使ったに過ぎない場合は著作物と認められる余地がある一方、人間の創作的意図や関与がなく、AIが完全に自律的に生成したコンテンツは原則として【 】とは認められない方針が示されている。
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解説
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