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.
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.
（エ）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の学習は,損失関数（コスト関数）の最適化により行われる.そして,その損失関数は学習の目的に応じて決定する.よく使われる損失関数として,回帰問題には（ア）,分類問題には（イ）がある.また分布を直接学習する際には（ウ）が用いられることもある.さらに,損失関数にパラメータの二乗ノルムを加えると（エ）となる.
（解説あり）（ア）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は高い表現力を持つ反面,過学習をしやすいという性質を持つため,それを改善させる方法が多数考案されている.例えば,学習の際に一部のノードを無効化する（ア）,一部の層の出力を正規化する（イ）,データの水増しをしてデータの不足を補う（ウ）,パラメータのノルムにペナルティを課す（エ）などがそれに当たる.
（イ）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.
（解説あり）（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 技術の進展により一般に普及する可能性が急激に高まってきたのが,小型無人機 （以下ドローン） である.他方でこれまでに存在しなかった新しいプロダクトで,人々がこれまで意識することのなかった空域などの問題が生じてきた.例えば,ドローンを飛ばす空域は,飛ばすのに許可が必要な空域がある.またドローンはその利用方法に応じて,承認が必要となることがある.
ドローンの飛行規制について,「正しくないもの」を選択肢から 1 つ選べ.
（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
クラス分類の領域では,CNN という沢山の層を重ねて,深い階層構造をした手法によって研究が進められていて,従来の手法よりも精度の高い認識や分類が可能となった.しかし,沢山の層を重ねた結果,学習に用いられるパラメータの数が膨大となり,学習が上手く進まないという問題が生じていた.その問題を解決するために提案されたのが（ア）である.（ア）は,入力層から出力層まで伝播する値と入力層の値を足し合わせたモデルで,この方法によって,入力層まで,勾配値がきちんと伝わり,今では 1000 層といったかなり深い構造でも学習が可能となった.実際,2015 年の ILSVRC で（ア）は人間の成績を上回る成果をあげている
loading!!
