G検定模擬試験set1 - 未解答
（イ）に当てはまらない選択肢を 1 つ選べ.
機械学習の手法は学習の枠組みに応じて主に三つに分類することができる.
（ア）は入力とそれに対する出力のペアの集合を学習用データとする手法で,（イ）などが（ア）に含まれる.（ウ）は入力の集合だけから学習を行う手法であり,（エ）などが（ウ）に含まれる.最後に（オ）は,最終結果または連続した行動の結果に対して報酬を与え,報酬ができるだけ大きくなるような行動を探索する手法である.
（ア）に当てはまらない選択肢を 1 つ選べ.
ディープニューラルネットワーク（DNN）のパラメータ最適化手法として（ア）などの勾配降下法が適用される.しかし,勾配降下法には（イ）などの問題があり,これらの問題に対処するために,学習率をパラメータに適応させることで自動的に学習率を調整することができる（ウ）や勾配の平均と分散をオンラインで推定し利用する（エ）が利用されてきた.
（解説あり）以下の文章をよく読み,末尾の設問に答えよ.
自動運転の実現に向けては,現行の法の枠組の中では公道での実験の可否や,事故が起きた際の責任の所在などの点で捉えづらい面がないかの解釈のすり合わせや,新たな法の策定などが求められている.
以下の自動運転走行許可の各国・各地域のスタンスに関する説明文として正しいものを選択肢から 1 つ選べ.
（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
全ての欠損値が完全に生じている場合には,様々な手法を使ってこれに対処することができる.1 つは欠損があるサンプルをそのまま削除してしまう （ア） である.これは欠損に偏りがあった場合には,データ全体の傾向を大きく変えてしまうことになるので使用する際には欠損に特定の偏りがないかを確認して使用することが肝要である.
他の事例としては,欠損しているある特徴量と相関が強い他の特徴量が存在している場合は,（イ） という方法もある.
（解説あり）次の説明について,最も関連する事象を選択肢の中から 1 つ選べ.
2015 年に google 社が通常の画像をまるで夢に出てくるかのような不思議な画像に変換して表示する Deep Dream というプログラムを発表し話題を呼んだ.
（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
教師なし学習の中で有名なものとして,未知の集合をいくつかの集まりに分類させる（ア）という学習方法と,正常な行為がどのようなものかを学習し,それと大きく異なるものを識別する（イ）がある.（ア）は特に（ウ）というアルゴリズムを使用して顧客の分類分けによる DM 配信やレコメンドを行うシステムなどに使用されている.（イ）は（エ）というアルゴリズムを基に,セキュリティシステムなどに使用されている.
（エ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
機械が試行錯誤することで,取るべき最善の行動を決定する問題を扱うことができる学習方法を（ア）という.（ア）はボードゲームや自動運転,またロボットの歩行動作などに活用されている.代表的なアルゴリズムに （イ）があげられる.（ア）の課題として,主に（ウ）や（エ）などが挙げられる.理論的には無限に学習するが,実世界では全てが限られている.ロボットの場合,無限の試行を繰り返すことができず,損耗し,実験の続行が困難になる.そこで人間側がタスクを上手く切り分けてやさしいタスクからの学習をすることが期待される.また（エ）に関して,例として,2 体のロボット同士で学習を開始させようとすると,お互いに初期状態であるタスクについての何も知識がない状態だと,学習過程の不安定化が見られる.現在はこれに対応するために逆強化学習やディープラーニングの技術を適用した（オ）などが適用され始めている.
（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
活性化関数とは,ニューロンの出力に何らかの非線形な変数を加える関数である.単純パーセプトロンの出力層では（ア）が用いられ,ニューラルネットワークの中間層では,はじめ（イ）などの正規化の機能を持つ関数が好まれた.しかし現在では,誤差逆伝播で勾配が消失しやすいという問題から,中間層では勾配消失問題の影響を抑えられ,かつ簡単な（ウ）などが用いられている.また,出力層では出力の総和が 1 になるため確率的な解釈が可能になる（エ）がよく用いられる.
（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
畳み込みニューラルネットワークに特有の構造として,畳み込み層とプーリング層がある.これらは画像から特徴量を抽出するために用いられる.逆に特徴量（特徴マップ）から画像を生成する際には,それらと逆の操作を行う.代表的な構造として,畳込み層の逆操作である（ア）やプーリングの逆操作である（イ）がある.これらの構造を用いるタスクの例として（ウ）がある.
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