過去問:AIのきほん

AI、機械学習、ディープラーニングの関係を表す説明として最も適切なものはどれですか。

人工知能という語が初めて公式に使われた1956年の会議と、その語を提唱した人物の組み合わせとして正しいものはどれですか。

ある小売企業が、会員の購買履歴を使って「どのようなタイプの顧客層が存在するのか」を調べたいと考えています。事前にタイプの定義は決まっておらず、データにも区分の印は付いていません。この課題に適する学習の分類はどれですか。

第2次 AI ブームで指摘された課題のうち、「機械が扱う記号が現実世界の意味と結びついていない」という問題を指す言葉はどれですか。

感染症の一次スクリーニング検査に分類モデルを使います。陽性者を見逃すと重症化のおそれがあり、陰性の人を誤って陽性と判定しても精密検査で確認できます。最も重視すべき指標はどれですか。

あるモデルを評価したところ、訓練データに対する精度は98パーセントでしたが、学習に使っていないテストデータに対する精度は62パーセントでした。この状態と、その対策の組み合わせとして最も適切なものはどれですか。

単純パーセプトロンでは表現できない論理演算として、線形分離可能性の限界を示す例に挙げられるものはどれですか。

ニューラルネットワークの活性化関数について、シグモイド関数の代わりに ReLU が広く使われるようになった主な理由はどれですか。

大規模言語モデルの事前学習は、大量の文章に対して「一部を隠して当てさせる」といった問題をデータ自身から自動的に作り出して行われます。この学習の枠組みを表す言葉として最も適切なものはどれですか。

第3次 AI ブームでディープラーニングが実用的な成果を出せるようになった要因の説明として、最も適切なものはどれですか。