| 1509 |
縦横サイズが29×29の入力画像に対し、フィルタサイズ5×5、パディング1、ストライド2で畳み込み処理を行った。生成される特徴マップの縦横サイズとして正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1510 |
画像領域の一部を表す 2×2 の行列 [[3, 7], [1, 5]] に対して、カーネルサイズ 2×2 の最大値プーリング（Max Pooling）を適用した際の出力値として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1511 |
入力ノード数が50、出力ノード数が20の全結合層において、各出力ノードにバイアスが1つずつ配備される場合、この層が持つパラメータ（重みとバイアス）の総数として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1512 |
ある連続値予測モデルの評価において、正解データ（実測値）が [10, 20, 30, 40]、モデルによる予測値が [11, 19, 33, 45] であった。この予測結果における二乗平均平方根誤差（RMSE）の値として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1513 |
回帰モデルの評価において、実測値 [100, 200, 300, 400, 500] に対して予測値が [110, 190, 315, 385, 520] であった。このときの平均絶対値誤差（MAE）の値として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1514 |
機械学習モデルの重みベクトルが w = [3, -4, 2, -1] で与えられているとき、この重みベクトルの L1ノルム（マンハッタン距離）の値として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1515 |
全100文書からなるテキストコーパスにおいて、ある単語Aが含まれる文書数が10文書であった。逆文書頻度（IDF）を log10(全文書数 / 単語が含まれる文書数) と定義するとき、ある特定文書における単語Aの出現頻度（TF）が 0.30 である場合の TF-IDF 値として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1516 |
ある画像分類モデルが、100枚の「猫」の画像と100枚の「非猫」の画像（合計200枚）を分類した。その結果、猫画像のうち85枚を「猫」と正しく予測し、15枚を「非猫」と誤予測した。また、非猫画像のうち90枚を「非猫」と正しく予測し、10枚を「猫」と誤予測した。「猫」を陽性（Positive）としたとき、この結果における「偽陰性（FN）」の件数として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1517 |
縦横サイズが31×31の入力画像に対し、フィルタサイズ5×5、パディング2、ストライド2で畳み込み処理を行った。出力される特徴マップの縦横サイズとして正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1518 |
回帰モデルの評価において、正解ラベル（実測値）が [2, 4, 6]、モデルによる予測値が [1, 5, 8] であった。このデータセットに対する平均二乗誤差（MSE）の値として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1519 |
入力ノード数が120個、出力ノード数が40個の全結合層において、出力ノード1つにつき1つのバイアスが使用される場合、この層が保持するパラメータ（重みとバイアス）の総数として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1520 |
機械学習モデルの重みベクトルが w = [-3, 4, -2, 1] で与えられているとき、L1正則化で用いられるこのベクトルの L1ノルム（マンハッタン距離）の値として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1521 |
画像内の 2×2 の局所領域を表す行列 [[4, 2], [9, 5]] に対し、最大値プーリング（Max Pooling）を適用した際の出力値として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1522 |
ある連続値予測モデルの精度検証において、実測値が [0, 5, 10, 15]、モデルの予測値が [2, 1, 10, 11] であった。この予測結果における二乗平均平方根誤差（RMSE）の値として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1523 |
全10,000文書で構成される文書集合において、ある特定単語Xを含む文書数が10文書存在した。IDFを log10(全文書数 / 単語が含まれる文書数) と定義するとき、ある対象文書内での単語Xの出現頻度（TF）が0.15である場合の TF-IDF 値として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1524 |
ある迷惑メール検知モデルの性能評価において、真陽性（TP）が45、偽陽性（FP）が15、偽陰性（FN）が5、真陰性（TN）が135であった。このモデルの適合率（Precision）として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1525 |
画像の局所領域を表す 2×2 の行列 [[6, 8], [2, 4]] に対し、平均値プーリング（Average Pooling）を適用した場合の出力値として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1526 |
ある二値分類モデルで100個のサンプル（陽性50個、陰性50個）を評価した。その結果、真陽性（TP）が42件、偽陽性（FP）が8件、偽陰性（FN）が8件であった。このときの真陰性（TN）の件数として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1527 |
病気のスクリーニング検査において、真陽性（TP）が36件、偽陽性（FP）が12件、偽陰性（FN）が4件、真陰性（TN）が148件であった。この検査の適合率（Precision）として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1528 |
不良品検知システムにおいて、実際には不良品（陽性）である20個のうち、システムが正しく不良品と検出できたのは16個（TP）で、良品と誤判定したのは4個（FN）であった。また、良品（陰性）80個のうち8個を誤って不良品と判定した（FP）。このモデルの再現率（Recall）として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1529 |
ある分類モデルの性能を評価したところ、適合率（Precision）が0.80、再現率（Recall）が0.50であった。このモデルのF値（F1スコア）として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1530 |
入力サイズが32×32の画像データに対し、フィルタサイズ4×4、パディング1、ストライド2で畳み込み処理を行った。出力される特徴マップの縦横サイズとして正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1531 |
2×2の領域を持つ行列 [[2, 8], [5, 3]] に対して、最大値プーリング（Max Pooling）を適用した場合の出力値として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1532 |
入力層のノード数が200、隠れ層（全結合層）のノード数が50であるネットワークにおいて、この隠れ層に含まれる重みとバイアスの総パラメータ数として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1533 |
回帰問題において、実測値が [5, 10, 15]、モデルによる予測値が [3, 11, 19] であった。このデータにおける平均二乗誤差（MSE）の値として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1534 |
重みベクトル w = [3, -4, 0, 12] に対する L2ノルム（ユークリッド距離）の値として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1535 |
全1,000文書で構成されるテキストコーパスにおいて、ある単語Yが含まれる文書数は10文書であった。IDFを log10(全文書数 / 単語が含まれる文書数) と定義するとき、特定文書での単語YのTF値（出現頻度）が0.25である場合の TF-IDF 値として正しいものを選択せよ。
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解説
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| 1575 |
離散フーリエ変換（DFT）の計算量を削減するアルゴリズムである高速フーリエ変換（FFT）を用いて、データ数 N = 1024 の信号を処理する場合、通常の直接的なDFTと比較して、計算のおおよそのオーダー（演算回数）は何分の1に削減されるか。最も適切なものを選択せよ。
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解説
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| 1576 |
あるニューラルネットワークの学習において、パラメータ $w$ の初期値が $3.0$ であった。損失関数 $L(w) = w^2$ に対し、勾配降下法を用いてパラメータの更新を1回行う。学習率 $\eta$ が $0.1$ のとき、更新後のパラメータ $w$ の値として正しいものはどれか。
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解説
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| 1577 |
製造業の現場において、AI技術を活用して稼働中の設備の故障を事前に予測し、計画的な保全を行う取り組みとして、最も適切なものはどれか。
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解説
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