| 1671 |
著作権法に関する記述として、最も適切なものを1つ選べ。
|
解説
|
| 1672 |
物体検出タスク（Object Detection）に関する記述として、最も不適切なものを1つ選べ。
|
解説
|
| 1673 |
機械学習における「回帰問題」に関する記述として、最も不適切なものを1つ選べ。
|
解説
|
| 1674 |
ニューラルネットワークの学習における「鞍点（Saddle Point）」に関する記述として、最も不適切なものを1つ選べ。
|
解説
|
| 1675 |
著作権法における「著作者人格権」に関する記述として、最も不適切なものを1つ選べ。
|
解説
|
| 1676 |
自然言語処理モデルの評価用ベンチマークである「GLUE」に関する記述として、最も不適切なものを1つ選べ。
|
解説
|
| 1677 |
確率分布の類似度を測定する指標である「イェンゼン・シャノン情報量（JSダイバージェンス）」に関する記述として、最も不適切なものを1つ選べ。
|
解説
|
| 1678 |
メタ学習手法であるMAML（Model-Agnostic Meta-Learning）の主な特徴として、最も適切なものを1つ選べ。
|
解説
|
| 1679 |
時系列データを用いた自然言語処理タスクにおいて、LSTM（Long Short-Term Memory）が勾配消失問題の解決に貢献している。このLSTMブロック内にある「入力ゲート」の役割として最も適切なものを1つ選べ。
|
解説
|
| 1680 |
あるデータセットに対して、真の分布を近似するモデルのパラメータを学習させる際、機械学習のアルゴリズムにおいて「モデルの出力分布」と「真の確率分布」の間のKLダイバージェンスを最小化することと等価な処理はどれか。
|
解説
|
| 1681 |
機械学習における「検証データ（バリデーションデータ）」の役割として、最も適切なものを1つ選べ。
|
解説
|
| 1682 |
機械学習やデータサイエンスの分野でPythonが標準的に採用されている理由として、最も適切なものを1つ選べ。
|
解説
|
| 1683 |
機械学習における「sim2real」の定義として、最も適切なものはどれか。
|
解説
|
| 1684 |
デジタルプラットフォームに関する記述として、最も不適切なものを1つ選べ。
|
解説
|
| 1685 |
モンテカルロ法に関する記述として、最も不適切なものを1つ選べ。
|
解説
|
| 1713 |
自然言語処理における手法「Bag-of-Words」に関する記述として、最も不適切なものを1つ選べ。
|
解説
|
| 1714 |
高次元データを低次元に圧縮して可視化する手法のうち、データ間の局所的な近傍関係（局所的な距離関係）を維持することに重点を置いたアルゴリズムとして、最も適切なものを1つ選べ。
|
解説
|
| 1717 |
欧州委員会（EU）が提唱する「信頼できるAI（Trustworthy AI）」の要件として、含まれないものを1つ選べ。
|
解説
|
| 1722 |
1956年に開催されたダートマス会議に関する記述として、最も適切なものはどれか。
|
解説
|
| 1725 |
GPAI（General Purpose AI：汎用AI）に関する記述として、最も適切なものはどれか。
|
解説
|
| 1726 |
多層パーセプトロン（Multi-Layer Perceptron）の性質として、最も適切なものはどれか。
|
解説
|
| 1727 |
ディープラーニングの画像認識タスクにおいて、主に医療画像セグメンテーションを目的として開発され、縮小パスと拡大パスを対称的に結合したU字型のアーキテクチャを持つネットワークとして、正しいものはどれか。
|
解説
|
| 1728 |
自然言語処理の分野において、スタンフォード大学が構築した大規模な読解データセットであり、Wikipediaの記事から作成された文章とそれに対する質問・回答のペアを含み、機械読解モデルの性能評価のベンチマークとして広く利用されているものはどれか。
|
解説
|
| 1731 |
ディープラーニングの基礎となるディープニューラルネットワーク（DNN）に関する記述として、最も適切なものを1つ選べ。
|
解説
|
| 1737 |
機械学習におけるアンサンブル学習の手法の一つである「AdaBoost」に関する説明として、最も適切なものはどれか。
|
解説
|
| 1738 |
Googleが開発したディープラーニングのワークロードを高速化するために特化したプロセッサであり、TensorFlowの演算を効率的に実行できるよう設計された専用チップの名称として、正しいものはどれか。
|
解説
|
| 1742 |
2つの確率分布の間の類似度や距離を測る指標として用いられる「イェンゼン・シャノン情報量（Jensen-Shannon divergence）」に関する記述として、最も適切なものはどれか。
|
解説
|
| 1744 |
OpenAIによって開発された、テキストのプロンプト（指示文）から高精細な画像を生成するマルチモーダルAIモデルとして、適切なものはどれか。
|
解説
|
| 1746 |
AI関連技術や人工知能を活用して生成された成果物の保護に関連して、日本の特許法における発明の定義および特許出願に関する記述として、最も適切なものはどれか。
|
解説
|
| 1747 |
人工知能の歴史や発展において、2対の人工知能が互いに競い合うことで学習を進める仕組みや、その対戦シミュレーション等に関連して言及されることのある「デュエリングネットワーク（Dueling Network）」のアーキテクチャの特徴に関する記述として、最も適切なものはどれか。
|
解説
|