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.
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.
（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
現在,人工知能研究は抽象概念や知識理解に辿り着くために大きく分けて三つの路線を辿っている.この三つの路線は,とりわけある企業や大学によって研究が進められている. ・言語データによる RNN や映像データからの概念・知識理解を目指す（ア）路線 ・実世界を対象に研究を進め,知識理解を目指す（イ）路線 ・オンライン空間上でできることをターゲットにするして,知識理解を目指す（ウ）路線
（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
画像生成とは,何もない状態,もしくはある入力値に応じて目標の画像を生成する技術である.今最も利用されている画像生成手法は,GAN という生成敵対ネットワークである.特に,あるランダムな数値の入力値をもとに画像生成を行う DC（ア）やある文章から画像を生成する Attention（ア）などが有名である.このネットワークは（イ）と（ウ）から構成されており,（イ）は（エ）を騙すような画像を出力し,（ウ）は（イ）から出力された画像と本物の画像とを分類するようにそれぞれ学習する.このように学習することで,（イ）は適切な画像を出力することが可能となる.
（イ）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技術を利用したシステムを開発する際,複雑な処理が比較的簡潔に記述できることから,既存のフレームワークを利用することも多い.ディープラーニングのフレームワークは複数あり,google 社提供の（ア）や（ア）のラッパーとして機能する（イ）,国内企業である PreferredNetworks 社で開発された（ウ）などがある.また,（エ）は（ウ）と同じ Define-by-Run 方式を採用している.
（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.
（イ）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,重み更新に関わる単位として,（ア）と（イ）がある.（ア）は,重みが更新された回数であり,（イ）は訓練データを何回繰り返し学習したかを表す単位である.また一回の（ア）に用いるサンプル数は（ウ）と呼ばれる.
（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
画像生成とは,何もない状態,もしくはある入力値に応じて目標の画像を生成する技術である.今最も利用されている画像生成手法は,GAN という生成敵対ネットワークである.特に,あるランダムな数値の入力値をもとに画像生成を行う DC（ア）やある文章から画像を生成する Attention（ア）などが有名である.このネットワークは（イ）と（ウ）から構成されており,（イ）は（エ）を騙すような画像を出力し,（ウ）は（イ）から出力された画像と本物の画像とを分類するようにそれぞれ学習する.このように学習することで,（イ）は適切な画像を出力することが可能となる.
（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.
（解説あり）（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
高度な AI モデルを作成していく為には,こうした共有のデータセットの拡充を進めると共に,学習モデルの共有を進め,こうした公開共有されたモデルを基にして独自のデータセットを適用して調整をしながら新たに学習をさせる （ア） が実用上鍵となるのではないかと言われている.
（エ）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.
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