●G検定模擬問題（３）

解答：③k-means法理由: k-means法は、クラスタリングの手法の一つで、入力データの構造や特徴をつかむために、データポイントをあらかじめ決められた数のクラスタに分類する手法です。各データポイントを最も近いクラスタの重心に紐付け、そ...

教師なし学習の手法の中で,入カデータの構造や特徴をつかむためにクラスタごとに重心を求め,各データを最も近いクラスタに紐付ける作業を繰り返しあらかじめ決められた数のクラスタにデータを分類する手法の名称として,最も適切な選択肢を1つ選べ.①主成...

解答：④空気の振動として波状に伝わる音声のアナログデータを,計算機で扱うためにデジタルデータに　変換する.理由: A-D変換（アナログ-デジタル変換）は、アナログ信号（音声などの連続的なデータ）をデジタル信号（計算機で扱うための離散的なデー...

音声信号処理で用いられるA-D変換の説明として,最も適切な選択肢を1つ選べ.① 周波数スペクトル上の緩やかな変動を表すスペクトル包絡を求め,スペクトル包絡に相当　する計数列に変換する.② 計算機で処理された音声のデジタルデータを,空気の振動...

解答：①バッチ学習理由: バッチ学習は、訓練データ全体を使用して一度にモデルを更新する手法であり、過学習を防ぐための手法とは言えません。むしろ、ミニバッチ学習やオンライン学習といった手法の方が、モデルの汎化性能を高めるために用いられることが...

ディープラーニンクを利用した学習時に過学習を防ぐ,もしくは抑制するために使用される手法として,最も不適切な選択肢を1つ選べ.① バッチ学習② ドロップアウト③ 正則化④ 早期終了解答

解答：③ニューラルネットワークの計算に特化した行列演算専用プロセッサとして設計されている.理由: TPU（Tensor Processing Unit）は、Googleが開発した専用プロセッサで、特にニューラルネットワークの計算に特化して設...

TPUの説明として,最も適切な選択肢を1つ選べ.① if文のような条件分岐が多い複雑な計算を得意とするプロセッサである.② CPUに比べコア数が非常に多く,コンピュータグラフィックスなどの計算を行うスピードが早い.③ ニューラルネットワーク...

解答：④マージンの最大化理由: サポートベクターマシン(SVM)は、訓練データから汎化性能の高い識別を行うために、クラス間のマージン（データポイントから決定境界までの距離）を最大化することを目指します。これにより、分類器の汎化性能が向上し、...

サポートベクターマシン(SVM)は,ディープラーニングが台頭する以前から広く使われてきた機械学習手法の1つである.SVMにおいて,訓練データから汎化性能の高い識別を行うためのコンセプトとして,最も適切な選択肢を1つ選べ.① 尤度関数の最大化...