G検定模擬試験set1 - 未解答
（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.
強化学習では,行動を学習する（ア）と（ア）が行動を加える対象である（イ）を考え,行動に応じて（イ）は（ア）に状態と（ウ）を返す.行動と状態/（ウ）の獲得を繰り返し,最も多くの（ウ）をもらえるような方策を得ることが強化学習の目的である.
（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.
（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
正則化とは,機械学習の学習において汎化誤差をできるだけ小さくするための手法の総称である.ディープニューラルネットワーク（DNN）の学習で一般に用いられる正則化の手法に（ア）があり,誤差関数に重みの L2 ノルムを加えることで重みの発散を抑えることができる.また,L2 ノルムの代わりに L1 ノルムを用いる L1正則化は,（イ）の一種であり,重要でないパラメータを 0 に近づけることができる. L1 正則化を回帰に利用した場合,（ウ）と呼ばれる.
CNN で行われる畳み込み演算の計算処理について考える.5×5 のサイズの画像に対して,3×3 のフィルタをパディング 1,ストライド 1 で適用した場合の出力の図のサイズを答えよ.
（エ）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）の学習の目的は（ア）を最小化することであり,この最適化のために勾配降下法が利用される.しかし,勾配降下法にはパラメータの勾配を数値的に求めると（イ）問題があり,このような問題を避けるために誤差逆伝播法が利用される.またディープラーニングには過学習の問題もある.過学習とは（ウ）は小さいにも関わらず,（エ）が小さくならないことであり,これらの問題を克服するために様々な手法の開発が進められている.
（解説あり）（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
機械学習においては過学習を避けるために,訓練誤差ではなく汎化誤差を可能なかぎり小さくする手法である（ア）を用いることが多い.また複数のモデルの予測結果の平均を利用する（イ）がある.他にもディープニューラルネットワーク（DNN）に対しては,ランダムに一定の割合のノードを削除して学習を行う（ウ）が有効とされている.（ア）手法にはいくつかのパラメータをスパースにする（エ）などがある.
（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
機械学習の種類を大きく分類すると教師あり学習,教師なし学習,強化学習がある.ニューラルネットワークにもそれらに対応するものがある.例えば,教師あり学習には（ア）,教師なし学習には（イ）,強化学習には（ウ）などがある.
（エ）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.
（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
生成モデル（generative model）とは,訓練データからそのデータの特徴を学習し,類似したデータを生成することができるモデルである.ディープニューラルネットの生成モデル（generative model）の例として,自己符号化器の潜在変数に確率分布を導入した（ア）や,訓練データと生成器が生成したデータを識別器で判別させることによって学習を進める（イ）がある.
loading!!
