G検定模擬試験set1 - 未解答
（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
1990 年代の音声認識は（ア）による,音自体を判別するための音響モデルと,（イ）による語と語のつながりを判別する言語モデルの両方でできている.しかし,ディープラーニングの登場,とりわけ（ウ）の登場により,音響特徴量から音素,文字列,更には単語列に直接変換する End to End モデルというアプローチを取ることが可能になり,人的に前処理を行わなくても解析することが可能となった.
（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
ディープラーニングを含めて機械学習において精度の高い学習をするためには,観測データの適切な前処理が必須である.異なるスケールの特徴量を同時に扱えるようにするために,平均を 0 に分散を 1 に規格化する（ア）や,特徴量の線形結合からデータ内の分散が大きくなるような特徴量を得る（イ）などは広く利用されている.また,画像処理の分野においては,減算正規化と除算正規化の処理を行う（ウ）などが前処理として利用され,（エ）などの画像処理に特化したライブラリで行うことができる.また,自然言語処理の分野においては,文章に単語が含まれているかどうかを考えてテキストデータを数値化する（オ）や文章に含まれる単語の重要度を特徴量とする（カ）などがある.
（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
強化学習では,行動を学習する（ア）と（ア）が行動を加える対象である（イ）を考え,行動に応じて（イ）は（ア）に状態と（ウ）を返す.行動と状態/（ウ）の獲得を繰り返し,最も多くの（ウ）をもらえるような方策を得ることが強化学習の目的である.
（解説あり）（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
機械学習においては過学習を避けるために,訓練誤差ではなく汎化誤差を可能なかぎり小さくする手法である（ア）を用いることが多い.また複数のモデルの予測結果の平均を利用する（イ）がある.他にもディープニューラルネットワーク（DNN）に対しては,ランダムに一定の割合のノードを削除して学習を行う（ウ）が有効とされている.（ア）手法にはいくつかのパラメータをスパースにする（エ）などがある.
（ウ）に当てはまらない選択肢を 1 つ選べ.
勾配降下法においてパラメータの更新量を決める（ア）の決定は重要である.例えば（ア）が小さすぎると（イ）などの課題が生じるため,（ウ）などの様々な（ア）調整手法が提案されている.
（解説あり）（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
AI が実世界における抽象概念を理解し,知識処理を行う上では,（ア） を通じた高レベルの身体知を獲得し,次に （イ）を通じて言語の意味理解を促し,抽象概念・知識処理へと至るのではないかということが議論されている.
（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
ディープラーニングは,ニューラルネットワークを多層化したものであり,観測データから本質的な情報である（ア）を自動的に抽出できる点が特徴である.また,従来の機械学習手法と比べると,（イ）という性質も持っている.
（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
RNN は（ア）系列データの処理に長けているニューラルネットワークである.RNN は,（イ）勾配消失問題が起きやすいという特徴を持っていたが,RNN の一種である LSTM では（ウ）を含む LSTM Block を組み込むことで,長期間の系列情報に対しても勾配消失せずに学習を行うことができる.
（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
ニューラルネットワークには様々なモデルがあり,タスクによって適切な選択をする必要がある.例えば,画像を扱う際には（ア）,自然言語処理などの系列データには（イ）がよく使われる.他にも次元削減には（ウ）,画像生成には（エ）などが用いられる.
（ア）に当てはまらない選択肢を 1 つ選べ.
ディープラーニングのモデルは,確定的モデルと確率的モデルに分類することができる.これらのモデルの例として,確定的モデルに（ア）や確率的モデルに（イ）がある.
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