G検定模擬試験set1 - 未解答
（解説あり）（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学習の目的は,損失関数の値をできるだけ小さくするパラメータを見つけることである.このような問題を解くことを（ア）という.このパラメータを見つけるアルゴリズムとして有名なのは（イ） である.ただ,（イ）は対象の関数の形がある分布や方向に依存すると非効率な経路でパラメータを探索してしまい,学習に時間がかかってしまうというデメリットがある.そこで,現在では（イ）の欠点を改善するために（ウ） などのアルゴリズムが使用されている.
（イ）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の手法について扱う.（ア）は 1998 年に提案された,現在広く使われている CNN の元となるモデルであり,初めて多層 CNN に誤差逆伝播法を適用した手法である.2012 年に提案された（イ）は,画像認識のコンペティション ILSVRC で他手法に圧倒的な差をつけて優勝し,画像認識におけるディープラーニング活用の火付け役となった.しかし,一般に CNN は層を深くすると,パラメータ数が膨大となり学習が困難になってしまう傾向があった.層が深くなってもうまく学習を行うことができるモデルとして,ILSVRC2015 において多くの部門でトップの成績を収めた（ウ）がある.（ウ）は出力を入力と入力からの差分の和で表現したニューラルネットワークモデルである.
（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はソフトウェアフレームワークを利用して実装するのが一般的である.多層のニューラルネットワークモデルを定義し,データを用いて学習・予測を実行するのがフレームワークの役割だが,重要なのはネットワークの記述方法とその柔軟性である.ネットワークには大きく分けて 二つの記述方法がある.一つ目は（ア）による記述方法である.これらの記述方法を採用しているソフトウェアには（イ）があげられる.この方法を用いることによって,モデルの定義がテキストで設定でき,簡単に学習を開始させることが出来るというメリットがある.一方で,ループ構造をもつような RNN など,複雑なモデルを扱う際には,モデルの定義を記述することは難しくなる傾向にある.二つ目は（ウ）による記述方法である.代表的なフレームワークとして（エ）があげられる.一度書き方を覚えてしまえば,複雑なモデルでも比較的簡単に記述することが出来るが,モデルは,それぞれのフレームワーク固有のソースコードで出来上がるため,モデルが使用しているソフトウェアに依存してしまうという問題がある.
ニューラルネットワークの学習には勾配降下法が用いられる.勾配降下法の手順を適切な順番に並べ替えたとき,5番目になるのはどれか.
A．重みとバイアスを初期化する. B．誤差を減らすように重み（バイアス）を修正する. C．最適な重みやバイアスになるまで繰り返す. D．ネットワークの出力と正解ラベルとの誤差を計算する. E．データ（ミニバッチ）をネットワークに入力し出力を得る.
（オ）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.
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.
（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.
loading!!
