生成AIパスポート出題範囲-第1章(人工知能AI)の穴埋め問題-1

生成AIパスポート出題範囲-第1章の穴埋め問題1

生成AIパスポート第1章の中から重要な問題を20問出します。

第1章の穴埋め問題1

問題 1

________とは、教師あり学習と教師なし学習を組み合わせた手法で、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを利用して効率的に学習を行う技術です。

正解:半教師あり学習

問題 2

AIに知能をもたらす仕組みとして、大きく分けると________と機械学習の2つの手法があります。前者は人間が事前に作成したルールや知識をコンピュータプログラムに組み込むことで、予測や判断を行う技術です。

正解:ルールベース

問題 3

AIが画像を認識する仕組みでは、データを受け取る________、学習内容に応じてネットワークの繋がり方を変える隠れ層、そして最終的にデータを出す出力層が重要な役割を果たします。

正解:入力層

問題 4

AIにおける________とは、訓練データに過剰に適合してしまい、新しい未知のデータに対してうまく予測できなくなる現象のことです。

正解:過学習

問題 5

AIに知能をもたらす仕組みとして、現在主流となっている________は、統計的手法やアルゴリズムを用いてデータから学習する技術であり、ディープラーニングの基盤にもなっています。

正解:機械学習

問題 6

機械学習の分野には、________という大前提があります。これは「どの問題にも万能で汎用的なモデルは存在しない」という前提を示しています。

正解:ノーフリーランチ定理

問題 7

________とは、入力データとその正解データ(教師データ)のペアを用いてモデルをトレーニングする機械学習の一種で、分類や回帰の問題に広く応用されています。

正解:教師あり学習

問題 8

教師なし学習の手法の一つである________は、似た特徴を持つデータをグループ分けする技術で、データの分析や異常検知などに利用されます。

正解:クラスタリング

問題 9

教師なし学習の手法の一つである________は、データの次元(変数)を減らし、情報を保持しながら特徴を抽出することで、データの可視化や解析を容易にする技術です。

正解:次元削減

問題 10

________とは、目標を設定し、その目標の達成に近づくたびに「報酬」を与えることで、最適な行動を自ら学習させる手法で、自動運転やゲームAIに応用されています。

正解:強化学習

残りの10問は次ページです。

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