G検定（深層学習・ジェネラリスト検定） 問題一覧

機械学習モデルが訓練データに過度に適合し、テストデータでの性能が低下した場合、このような状況を改善するためには、次のうちどの対策が最も効果的ですか？

深層学習モデルが新しいドメイン（異なるデータ分布）に対応する際、事前学習済みモデルを使用した転移学習を適用する場合、モデルのどの部分を調整すべきですか？

勾配消失問題が発生している深層ニューラルネットワークを改善する場合、次のうちどの施策の組み合わせが最も効果的ですか？

自然言語処理タスクで、訓練データが極めて限定的な場合、次のうちどのアプローチが最も実用的ですか？

画像分類モデルが特定のクラスに対して極めて高い確信度（90%以上の予測確率）を返しても、実際には予測が外れている場合が頻繁に起きています。このモデルはどのような問題を抱えていると考えられますか？

時系列予測タスクで、長期的な依存関係を捉える際に通常のLSTMが困難を示した場合、改善策として最も適切なのはどれですか？

機械学習モデルの訓練データが8,000サンプル、検証データが2,000サンプル、テストデータが1,000サンプルの場合、全体のデータセット中で訓練データが占める割合は何パーセントか？

深層学習モデルの精度が94.5%、偽陽性率が8%の場合、真陽性率（感度）は何%か？（注：精度 = (TP + TN) / 全体、偽陽性率 = FP / (FP + TN)）

画像分類タスクで、1,200個のクラスAサンプルと3,600個のクラスBサンプルがあります。訓練時にクラスバランスを修正するため、少数クラスをアップサンプリングする場合、クラスAを何倍に増やす必要があるか？

ニューラルネットワークの学習率が0.01で、勾配が-2.5の場合、重みの更新量はいくつか？（更新量 = 学習率 × 勾配）

自然言語処理のプロジェクトで、訓練に120時間、検証に30時間、テストに15時間を要するとします。全体の処理時間うち、訓練フェーズが占める割合は？

画像認識モデルが100枚の画像を処理するのに8秒要する場合、1,000枚の画像を処理するのにかかる時間は（処理時間が線形と仮定）？

以下の記述で誤っているものはどれか

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機械学習において、「教師あり学習」の定義として最も適切なものはどれか。

ニューラルネットワークにおける「活性化関数」の役割として最も正確なものはどれか。

深層学習における「過学習（オーバーフィッティング）」とは、どのような現象を指すか。

機械学習における「交差検証（クロスバリデーション）」の目的として最も適切なものはどれか。

深層学習における「バッチノーマライゼーション」の主な目的は何か。

機械学習モデルの評価指標「精度（Accuracy）」の定義として最も正確なものはどれか。

機械学習とディープラーニングの最大の違いは何か。

教師あり学習と教師なし学習の根本的な違いは何か。

人工知能（AI）と機械学習（ML）と深層学習（DL）の包含関係について正しいのは。

ニューラルネットワークとディープニューラルネットワークの主な違いは何か。

ディープラーニングにおける順伝播と逆伝播の主な役割の違いは何か。

教師あり学習における分類タスクと回帰タスクの最大の違いは何か。

機械学習における「精度（Accuracy）」の定義として、最も正確なものはどれか。

統計学における「過学習（Overfitting）」とは、どのような現象を指すか。

ロジスティック回帰において使用される活性化関数（シグモイド関数）の出力範囲はどれか。

機械学習における「交差検証（Cross-Validation）」の主な目的は何か。

「正則化（Regularization）」における「L2正則化」の定義として正しいものはどれか。

「勾配降下法（Gradient Descent）」における「学習率」の役割を説明したものはどれか。

訓練データに対する損失は減少し続けているのに、検証データの損失が増加し始めた場合、モデルの状態はどのようになっていると考えられますか？

クラス不均衡なデータセット（正例1000件、負例50000件）で、精度が99%に達したモデルについて、実際の予測性能をどのように評価すべきですか？

特徴量の数が サンプル数よりはるかに多い高次元データ（特徴量10000個、サンプル200個）をロジスティック回帰で学習した場合、どのような問題が発生する可能性が高いですか？

ニューラルネットワークの勾配消失問題（Vanishing Gradient Problem）が起きている場合、深いネットワークの初期層と後期層でどのような学習速度の差が生じますか？

訓練データの一部に誤ラベル（ノイズ）が含まれていることに気づきました。ノイズ率が5%程度の場合、最も実務的な対応はどれですか？

時系列データで、訓練データ（2020年1月～12月）でモデルを学習し、テストデータ（2021年1月～12月）で評価した結果、訓練スコアは0.95、テストスコアは0.72でした。この原因として最も妥当な説明はどれですか？

訓練データで以下の結果が得られた。正解率（Accuracy）を計算してください。\n正解数：78\n不正解数：22\n合計：100

混同行列から Precision（適合率）を求めてください。\n真陽性（TP）：45\n偽陽性（FP）：15\n真陰性（TN）：120\n偽陰性（FN）：20

以下のデータから Recall（再現率）を計算してください。\n真陽性（TP）：32\n偽陽性（FP）：8\n真陰性（TN）：145\n偽陰性（FN）：15

機械学習モデルの評価で以下の値が得られました。F1スコアを計算してください。\nPrecision：0.85\nRecall：0.90

回帰モデルにおいて、以下のデータから平均二乗誤差（MSE）を計算してください。\n予測値：[3, 5, 7, 6]\n実際値：[2, 6, 7, 5]\n（小数第3位を四捨五入）

分類モデルの混同行列から特異度（Specificity）を求めてください。\n真陽性（TP）：50\n偽陽性（FP）：10\n真陰性（TN）：130\n偽陰性（FN）：10

教師あり学習と教師なし学習の最大の違いは何か。

過学習（オーバーフィッティング）と未学習（アンダーフィッティング）の違いについて正しい説明はどれか。

勾配降下法と確率的勾配降下法（SGD）の主な違いは何か。

分類問題における精度（Accuracy）と再現率（Recall）の違いを説明している選択肢はどれか。

回帰問題と分類問題の本質的な違いは何か。

バイアス（偏り）とバリアンス（分散）の違いは何か。

以下の記述で誤っているものはどれか。

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ニューラルネットワークの訓練中に勾配消失問題が発生した場合、以下の対策のうち最も直接的な解決策はどれか？

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）で過学習が顕著に発生した場合、以下の対策のうち最も効果的なのはどれか？

RNN（再帰型ニューラルネットワーク）で長期の依存関係をモデル化する必要がある場合、標準的なRNNではなくLSTMやGRUを採用する理由は何か？

画像分類タスクで訓練データセットが著しく不均衡（あるクラスが極端に少ない）な場合、モデルの性能を改善するために講じるべき対策として最も適切なのはどれか？

転移学習（Transfer Learning）で大規模な事前訓練済みモデルを利用する際、目的タスクのデータが非常に少ない場合、どのような訓練戦略が最適か？

自然言語処理でAttention機構を導入した結果、以前のRNNモデルと比べて並列処理性能が向上した理由は何か？

CNNとRNNの最も重要な違いはどれか。

バッチ正規化（Batch Normalization）とレイヤー正規化（Layer Normalization）の主な違いは何か。

Dropout と Early Stopping の過学習（過適合）対策における役割の違いは。

活性化関数のReLUとSigmoidの主な違いは何か。

勾配降下法（Gradient Descent）とその変種であるAdam オプティマイザーの主な違いは何か。

ニューラルネットワークの順伝播において、入力層のニューロン数が8、隠れ層のニューロン数が12、出力層のニューロン数が3である場合、入力層から隠れ層への重み行列のサイズ（行×列）は何か？

バッチサイズが64、学習データセットが12,800サンプルの場合、1エポック当たりのバッチ数は何か？

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）において、入力サイズが28×28、カーネルサイズが5×5、パディングが0、ストライドが1である場合、出力特徴マップのサイズ（高さ×幅）は何か？

ニューラルネットワークで勾配消失問題を考える際、5層の隠れ層を通じてバックプロパゲーションする場合、各層での勾配が0.9倍ずつ減少するとき、最初の層までの勾配減衰率はどの程度か？（小数第3位まで）

リカレントニューラルネットワーク（RNN）のシーケンス長が30タイムステップ、隠れ状態の次元数が64である場合、各タイムステップでの重み行列W_hh（隠れ状態から隠れ状態への重み）のサイズ（行×列）は何か？

ニューラルネットワークの正則化において、L2正則化（ウェイト減衰）の係数λが0.001、モデルの全重みの2乗和が45,000である場合、正則化項による損失への追加値は何か？

ニューラルネットワークにおけるバックプロパゲーション（逆誤差伝播法）とは何ですか？

ReLU（Rectified Linear Unit）活性化関数の数式として正しいものはどれですか？

バッチノーマライゼーション（Batch Normalization）の目的として最も適切なものはどれですか？

ドロップアウト（Dropout）正則化技術における停止確率 p=0.5 の意味として正しいものはどれですか？

LSTM（Long Short-Term Memory）ユニットにおけるセル状態（Cell State）の役割は何ですか？

フィードフォワードニューラルネットワーク（順伝播型NN）と再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の最も本質的な違いはどれですか？

以下のニューラルネットワークの基本的な特性に関する記述について、誤っているものはどれか？

以下の正則化とその効果に関する記述について、誤っているものはどれか？

以下の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基本構成要素に関する記述について、誤っているものはどれか？

以下のRecurrent Neural Network（RNN）と関連手法に関する記述について、誤っているものはどれか？

以下の正規化手法とその特性に関する記述について、誤っているものはどれか？

以下の最適化アルゴリズムとその特性に関する記述について、誤っているものはどれか？

ニューラルネットワークにおける「勾配爆発（Gradient Explosion）」とは何ですか？

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トランスフォーマー模型の自己注意機構において、クエリ行列Q、キー行列K、バリュー行列Vがそれぞれ（バッチサイズ12、シーケンス長8、埋め込み次元256）の形状を持つとき、スケール化ドット積注意（Scaled Dot-Product Attention）の計算で用いるスケーリング係数は何か？

GPTモデルのファインチューニングにおいて、学習率0.0005、バッチサイズ16、8エポック、トレーニング例数320の場合、合計更新ステップ数はいくつか？

大規模言語モデルのパラメータ効率的なファインチューニング手法LoRAにおいて、元のウェイト行列が4096×4096、LoRA秩rが64の場合、追加されるパラメータ数（バイアスを除く）はいくつか？

トランスフォーマー模型において、マルチヘッド注意機構が8個のヘッドを持ち、全埋め込み次元が512である場合、各ヘッドの埋め込み次元（d_head）はいくつか？

言語モデルの評価指標で、あるテキスト生成タスクにおいて、参照文（reference）の語彙サイズが1200語、生成文（hypothesis）の語彙サイズが980語、2つが共有する語彙数が850語の場合、BLEUスコアの計算における1-gramの精度（precision）はおよそ何%か？

ニューラルネットワークの逆伝播計算において、損失関数から出力層までの勾配が0.15、出力層の重みに関する局所的な勾配が2.4、さらにその前の隠れ層への勾配の鎖則乗算を3回経ると、各段階で勾配が0.8倍される場合、初期層に到達した際の勾配はおよそいくつか？

GPTとBERTの主な違いとして、最も適切なものはどれか。

プロンプトエンジニアリングとファインチューニングの違いとして、正しいのはどれか。

Transformer のEncoder-DecoderアーキテクチャとEncoder-onlyアーキテクチャの違いはどれか。

Zero-shotとFew-shotプロンプティングの最大の違いは何か。

温度パラメータ(Temperature)と上位K抽出（Top-K）サンプリングの役割の違いとして、正しいのはどれか。

LoRA（Low-Rank Adaptation）とQLoRAの主な違いはどれか。

Transformerモデルにおける「注意機構（Attention）」の主な役割として最も適切なものはどれか。

大規模言語モデル（LLM）における「トークン化（Tokenization）」とは何か。最も適切な説明はどれか。

生成AIにおける「プロンプトエンジニアリング」の定義として最も正確なものはどれか。

深層学習における「勾配降下法（Gradient Descent）」の計算式として最も適切なものはどれか。

LLMの学習において「次トークン予測（Next Token Prediction）」とは何か。最も適切な説明はどれか。

LLMにおける「コンテキストウィンドウ（Context Window）」の定義として最も正確なものはどれか。

大規模言語モデル（LLM）の推論時に、温度パラメータ（temperature）を0.1に設定した場合と1.5に設定した場合の出力の特性として正しいものはどれか？

ファインチューニング後のLLMが、訓練データに含まれた特定の意見や属性に対するバイアスを継承していることが発見された場合、このバイアスを軽減するための最も効果的なアプローチはどれか？

LLMをAPI経由でサービス提供する企業が、ユーザーの入力プロンプトをモデルの継続的な改善に使用する際に生じるリスクとして最も重要なものはどれか？

トランスフォーマー構造のLLMにおいて、コンテキスト長を2倍に拡張した場合、計算複雑性と推論速度へはどのような影響が生じるか？

LLMが訓練中に見たことのない新しいドメインのタスクに適用する際、ゼロショット学習よりもフューショット学習が高い性能を示す理由として最も正確なものはどれか？

LLMが「幻覚（hallucination）」を生成する主な原因として最も正確な説明はどれか？

ある医療AI診断システムの検証データセットで、1,200人の患者のうち960人を正しく診断し、240人を誤診断しました。このシステムの正解率（精度）は何パーセントですか？

あるAI採用システムの評価で、実際に優秀な候補者200人のうち160人が合格判定され、実際には不適切な候補者150人のうち30人が合格判定されました。このシステムの偽陽性率（実際には不適切なのに合格と判定される確率）は何パーセントですか？

ある画像認識AIの性能検証で、特定の肌色グループAに対して95%の認識精度、肌色グループBに対して72%の認識精度でした。この2つのグループ間の精度差は何ポイントですか？また、このような差はAIの何という問題を示唆していますか？

ある信用スコア判定AIの検証で、年間処理件数が5,000件、そのうち不適切な判定が125件ありました。このシステムの誤判定率は何パーセントですか？また、この誤判定率でも許容可能であると判断するには、どの程度の監視・介入体制が必要ですか？

ある大規模言語モデルの訓練に際し、全データセット1,000万件のうち、特定の民族グループAに関するテキストが80万件、グループBに関するテキストが10万件含まれていました。グループAのデータ比率はグループBの何倍ですか？このデータ不均衡はどのような問題を引き起こす可能性がありますか？

ある顔認識システムの年間利用数が300万回で、そのうち誤認識による権利侵害事案が45件発生しました。また同システムの訴訟・賠償費用が1件あたり平均180万円かかります。1年間の賠償総額はいくらですか？また、この社会的コストを考慮すると、システムの利用にはどのような対応が必要ですか？

AIの倫理と規制に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

AI導入における企業責任と法的義務に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

AIとプライバシー保護に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

AIによる自動意思決定と説明責任に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

AI開発における著作権と知的財産権に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

AIのセキュリティと安全性に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

AIアルゴリズムの偏見（バイアス）とは、以下のどの現象を指しますか？

説明可能性（Explainability）とは何を指しますか？

プライバシー保護における「差分プライバシー」とは、以下のどの技術を指しますか？

GDPR（一般データ保護規則）における「被忘れる権利」とは何を指しますか？

AIアルゴリズムの「透明性」と「説明可能性」の違いは何ですか？

AIの「責任あるAI（Responsible AI）」とは、以下のどの概念を最も適切に説明していますか？

「説明可能性（Explainability）」と「透明性（Transparency）」の違いについて、最も適切な説明はどれか。

「アルゴリズムバイアス」と「データバイアス」の主な違いは何か。

GDPR（一般データ保護規則）と個人情報保護法（日本）の主な違いについて、最も正確なものはどれか。

「機械学習の公平性（Fairness）」における「グループ公平性」と「個別公平性」の基本的な違いは何か。

「規制型AI（Regulatory AI）」と「AIを用いた規制（AI-Enabled Regulation）」の違いについて、最も適切な説明はどれか。

AIシステムにおける「説明責任（Accountability）」と「責任（Responsibility）」の違いについて、最も正確なのはどれか。

医療診断AIが学習データの偏りにより特定の人種層に対して診断精度が大幅に低下していることが判明した場合、企業として最初に優先すべき対応は何か？

採用選考にAIが「女性候補者の評価を男性より系統的に低く付けている」という分析結果が報告された。この問題が発生した根本的な理由として最も考えられるのはどれか？

SNS上での感情分析AIが特定の政治的意見を『危険』と分類し、自動的に投稿が削除されるケースが増加している。この事態において、プラットフォーム企業が直面する主要な課題は何か？

生成AIが学習時に著作権で保護された著作物を大量に使用していた場合、企業が法的・倫理的に取り得るべき対応として最も適切なのはどれか？

顔認識AIが駅の監視カメラに導入され、容疑者の追跡に成功したが、同時に市民のプライバシー懸念が急増した。行政機関がこの技術を継続する場合、最優先で実装すべき措置はどれか？

ローン審査AIが経済的に困難な特定の地域の申請者を自動的に不適格としていることが発覚した。このAIの判定結果をそのまま信頼して運用を続けると、企業が直面しうる最大のリスクは何か？