●G検定模擬試験（４）G2025＃１

正しい選択肢は：④ データの正確性が重要なため,数値を中心にデータ収集を進め、テキストや音声・動画は含めるべきでない．解説:ビッグデータを活用する際には、数値データだけでなく、テキスト、音声、動画、画像などの非構造化データも収集・分析するこ...

ビッグデータをビジネスに活用する際の記述として,最も不適切な選択肢を１つ選べ．①ビッグデータを高速で分析するため,分散処理技術の活用が欠がせない.②データ内に潜む様々な組み合わせや傾向を分析するため、なるべく多くのデータを収拾する．③最新の...

正しい選択肢は：④ 入力画像の解像度を上げる解説:セマンティックセグメンテーションで小さな物体（例: 歩行者や道路標識）の認識が難しい場合、入力画像の解像度を上げることが有効です。 解像度を上げることで、 小さな物体がより多くのピクセルにわ...

あなたは,セマンティックセグメンテーションを使って画像中の物体を認識するAIモデルを開発するプロジ ェクトに参加しており,SegNetというアーキテクチャを用いて道路標識や車,歩行者などを分類するモデル を構築している．テストでは,車などの...

正しい選択肢は： ④ CLIP解説:Contrastive Lossは、データ間の類似性や非類似性を学習するために使用される損失関数で、次のような考え方に基づきます：　・類似するデータペア（Positive Pair）の距離を小さくする。　...

Contrastive Iossの考え方が使用されている手法として,最も適切な選択肢を1つ選ベ．① FPN➁ Mask R-CNN ③ Grad-CAM ④ CLIP解答

正しい選択肢は：④ ノイジーネットワークでは,全結合層の重みにノイズを付与して,行動の選択が確率的になるようにしている．解説:ノイジーネットワーク（Noisy Network）は、強化学習において探索の質を向上させるために用いられる手法です...

強化学習手法の1つであるノイジーネットワークの説明として最も適切な選択肢を1つ選ベ．①ノイジーネットワークでは,確率εでランダムな行動を探索する.②ノイジーネットワークでは,入力サンプルにノイズを加えて,バリエーションを増やしている.③ノイ...

正しい選択肢は：① AnchorとPositiveの距離を小さくし, AnchorとNegativeの距離を大きく解説:Triplet Lossは、機械学習、特に深層学習で用いられる損失関数の一種で、距離学習（Metric Learning...

以下の文章を読み,空欄に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ.Triplet Lossという手法においては,( 　)するように学習を進める.① Anchor とPositiveの距離を小さくし,Anchor とNegativeの距離を大きく②...