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.
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）（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
機械学習の分野において有名な二つの定理について扱う.（ア）は,認知できる全ての客観的な特徴に基づくと全ての対象は同程度に類似している,つまり特徴を選択しなければ表現の類似度に基づく分類は不可能であることを示している.（イ）は,全てのタスクに対して常に他よりすぐれている万能的なアルゴリズムは存在しないことを示している.
（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
狭い意味でのディープラーニングとは層の数が深いニューラルネットワークを用いた機械学習である.複数の層を持つ階層的ニューラルネットワークは,1980 年代には（ア）という方法がすでに提案されていたが,現在ほど多くの層を持った学習をすることはできなかった.その理由として二つの理由が挙げられる.一つ目は,出力層における誤差を入力層に向けて伝播させる間に,誤差情報が徐々に拡散し,入力層に近い層では勾配の値が小さくなって学習がうまく進まないという問題が発生したからだ.このことを（イ）という.二つ目は,層の数が多いニューラルネットワークの学習の目的関数は多くの（ウ）を持ち,適切な結合の重みの初期値の設定が難しかった.
（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実験に用いられるデータセットについて扱う.（ア）はアメリカの国立標準技術研究所によって提供されている手書き数字のデータベースである.また,スタンフォード大学がインターネット上から画像を集めて分類したデータセットである（イ）は,約 1400 万枚の自然画像を有しており,画像認識の様々なタスクに利用される.
（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
確率的勾配法はディープラーニングにおいて最もよく知られる最適化アルゴリズムであり,いくつかの改善を加えたものが広く使われている.例えば,以前に適用した勾配の方向を現在のパラメータ更新にも影響させる（ア）という手法や,勾配を2乗した値を蓄積し,すでに大きく更新されたパラメータほど更新量（学習率）を小さくする（イ）や,（イ）における一度更新量が飽和した重みはもう更新されないという欠点を,指数移動平均を蓄積することにより解決した（ウ）などがある.
（解説あり）（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
機械学習の分野において有名な二つの定理について扱う.（ア）は,認知できる全ての客観的な特徴に基づくと全ての対象は同程度に類似している,つまり特徴を選択しなければ表現の類似度に基づく分類は不可能であることを示している.（イ）は,全てのタスクに対して常に他よりすぐれている万能的なアルゴリズムは存在しないことを示している.
（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.
（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.
（解説あり）以下の文章をよく読み,末尾の設問に答えよ.
AI の社会実装を進めていくにあたり,AI がもたらす倫理的リスクを事前に考慮しておく必要性が近年強く叫ばれている.各国政府はそれに対応すべく様々な取り組みを行なっている.
米国政府の例を取ると,米国政府は 2016 年 10 月に PREPARING FOR THE FUTURE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
を発行し,続けさまに同年 THE NATIONAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH and DEVELOPMENT STRATEGIC PLAN
,そして 2016 年 12 月に発行した ARTIFICIAL INTELLIGENCE AUTOMATION, AND THE ECONOMY
などで,これから表面化するであろうリスクへの対応策を事前に協議している.
このうち,ARTIFICIAL INTELLIGENCE AUTOMATION, AND THE ECONOMY
で協議された内容として最も適切なものを 1 つ選べ.
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