G検定模擬試験set1 - 未解答
（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
現在の教師あり学習は,与えられたデータがどの分類に当てはまるのかを識別する（ア）と,様々な関連性のある過去の数値から未知の数値を予測する（イ）という二つに分類される.（ア）を用いることで,（ウ）のようなことができる.また（イ）を用いることで,（エ）のようなことができる.
（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
画像の認識では,主に入力から出力に向かう結合のみを持つ階層的なニューラルネットワーク,特に画像などの信号に内在する局所的な特徴が集まって,より大域的な特徴を構成するという構造を反映した,（ア）がよく用いられる.一方,自然言語テキストや動画に代表される構造を持った系列情報を扱うために（イ）が用いられている.特にケプラー大学のゼップ・ホフレイターの提案した（ウ）は必要な文脈情報の長さを適応的に制御することで,時間を遡る誤差逆伝播の可能性を向上させ,画像からの説明文の生成や機械翻訳など,多くの課題に適用されている.実際,2016 年秋に,google 社は google 翻訳に（ウ）を取り入れてアップデートし,非常に高精度な翻訳を提供することが可能になった.
2012 年に開催された一般物体認識のコンテスト ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）において,深い構造を持つ CNN が,従来手法の分類性能を大幅に上回って以来,ディープラーニングが画像認識に盛んに用いられるようになった.ディープラーニングの画像認識への応用先として正しい組み合わせを選択肢から 1 つ選べ.
（イ）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の学習は,損失関数（コスト関数）の最適化により行われる.そして,その損失関数は学習の目的に応じて決定する.よく使われる損失関数として,回帰問題には（ア）,分類問題には（イ）がある.また分布を直接学習する際には（ウ）が用いられることもある.さらに,損失関数にパラメータの二乗ノルムを加えると（エ）となる.
（解説あり）（イ）に当てはまらない選択肢を 1 つ選べ.
畳み込みニューラルネットワークは,畳み込み層とプーリング層を積み上げた構成をしている.画像データを用いた場合,畳み込み層では,出力画像のサイズを調整するために元の画像の周りを固定の値で埋める（ア）を行う.プーリング層では畳み込み層の出力を圧縮するプーリングを行う,（イ）などの手法がある.
（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
AI 研究の進展に伴い,実業家（ア）が提唱したシンギュラリティ（イ） という概念は議論を呼び,これが近い未来に到来するのか否かという議論が巻き起こり,様々な有識者の間でも大きく主張が分かれている.
（解説あり）（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の活用を進めていく必要性の高まりに対して,日本国内においてはそうした先端 IT 技術に精通した人材不足が懸念されている. 例えば,経済産業省が定めた先端 IT 人材がどのような人材需給状況にあるかの推定によると,2020 年には需給ギャップが広がり人材の不足は （ア） に及ぶと言われている. こうした人材不足を解消するべく,様々な方法で AI に理解のある人材育成が試みられている.そのような試みの一つとして,MOOCs は期待を寄せられている.著名な例としては,AI 研究の第一人者で,2014 年から 2017 年にかけて Baidu の AI 研究所所長を務めた （イ） が創業した Coursera などは入門から上級まで様々なレベルの AI 講義が開かれており,多くの受講者を惹きつけるに至っている.
loading!!
