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.
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.
（解説あり）（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）の普及に貢献した一つの要素に,（ア）を克服する手法が提案されたことがある.（ア）は誤差逆伝播法において,（イ）ことによって生じるとされている.（ア）に対処するための方法として,あらかじめ良い重みの初期値を計算する（ウ）や,活性化関数に（エ）を利用する方法などがある.
（解説あり）以下の文章をよく読み,末尾の設問に答えよ.
AI の研究開発が進むにつれて,実世界への社会実装で最も期待されている分野の 1 つに自動走行車の開発が挙げられる.現在 AI を用いた自動走行車には,その自動運転導入の程度に応じてレベルづけがなされており,各社でどのように最終的なゴールであるレベル 5 の完全自動走行に近づくかが議論されている.
各レベルにおける自動運転の概要について説明した文章のうち,自動運転レベル 3 に対応しているものを選択肢より 1 つ選べ.
（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,THE NATIONAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH and DEVELOPMENT STRATEGIC PLAN
で協議された内容として最も適切なものを 1 つ選べ.
（解説あり）（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
自然言語処理の研究においても,ディープラーニングを利用した研究が目立ちつつあるが,その成果は分野においてまちまちである. 例えば,機械翻訳 や（ア）おいては大幅な性能向上が見られる一方で,構文解析や（イ） のように連続的な精度向上は見られるものの基本的な手法は大きく変わらないもの,そして 文脈解析 や（ウ）など現在のアプローチでは実用的な精度は見込めないものなどがある.
（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.
（イ）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.
（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を含めて機械学習において精度の高い学習をするためには,観測データの適切な前処理が必須である.異なるスケールの特徴量を同時に扱えるようにするために,平均を 0 に分散を 1 に規格化する（ア）や,特徴量の線形結合からデータ内の分散が大きくなるような特徴量を得る（イ）などは広く利用されている.また,画像処理の分野においては,減算正規化と除算正規化の処理を行う（ウ）などが前処理として利用され,（エ）などの画像処理に特化したライブラリで行うことができる.また,自然言語処理の分野においては,文章に単語が含まれているかどうかを考えてテキストデータを数値化する（オ）や文章に含まれる単語の重要度を特徴量とする（カ）などがある.
（ウ）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（ア）のパラメータ数は（イ）と比較して極めて少ない.これは（ウ）によって（エ）ため,パラメータ数が減り,計算量が少なくなるためである.
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