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基本情報技術者試験(FE)|科目A AI評価・マルチメディア・エッジ処理の応用問題01

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問題 1

製品の外観検査モデルについて、不良品を陽性とする。評価データで、 真陽性TP=72件、偽陽性FP=8件、偽陰性FN=18件、真陰性TN=102件だった。 適合率=TP÷(TP+FP)、再現率=TP÷(TP+FN)とする。

適合率と再現率の組合せとして正しいものはどれか。

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適合率は72÷(72+8)=90%で、モデルが不良と判定した中で実際に不良だった割合を表す。再現率は72÷(72+18)=80%で、実際の不良品を検出できた割合である。分母を入れ替えると両指標を逆にしてしまい、TNはこの二つの式には直接使わない。

問題 2

顧客離脱予測モデルを開発する。候補アルゴリズムとハイパーパラメータを比較した後、 運用開始前に、モデル選択の影響を受けていないデータで汎化性能を一度評価したい。

学習データ、検証データ、テストデータの使い分けとして最も適切なものはどれか。

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モデルのパラメータは学習データから学び、候補やハイパーパラメータは検証データで選ぶ。選択に使っていないテストデータを最後に用いることで、未知データへの性能をより公正に評価できる。テスト結果を見ながら選択を繰り返すと、その情報が開発へ漏れ、最終評価が楽観的になり得る。

問題 3

画像分類モデルAは学習データで正解率99%、固定した検証データで72%だった。 より単純なモデルBは同じ学習データで88%、同じ検証データで84%だった。 独立した最終テストデータはまだ使用していない。

過学習の可能性を調べながらモデルを選ぶ次の対応として最も適切なものはどれか。

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Aの大きな性能差は過学習の兆候であり、単一の検証分割だけに依存せず、開発用データ内の交差検証で候補と複雑度を比較するのが適切である。その後、選択に使っていないテストデータで最終評価する。テスト結果を反復調整に使うとテスト集合にも適合し、評価の独立性を失う。

問題 4

不正取引検知モデルは、スコアが判定しきい値以上なら陽性とする。 見逃しを減らすため、同じ評価データと同じスコアのまま、判定しきい値だけを下げる。 変更前後のしきい値と同点になるデータはないものとする。

しきい値変更による一般的な影響として最も適切なものはどれか。

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しきい値を下げると陽性と判定する範囲が広がるため、従来見逃していた陽性を拾い、再現率を上げられる可能性がある。一方、正常な取引まで陽性とする偽陽性も増え得るので、適合率が下がることがある。見逃しと誤警報のコストを踏まえてしきい値を決める必要がある。

問題 5

最高周波数7.5kHzまでの成分を含む帯域制限されたアナログ信号を、 理想的な条件で標本化して復元する。標本化周波数は最高周波数の2倍より高くする。

次の候補のうち、条件を満たす最小の標本化周波数はどれか。

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最高周波数は7.5kHzなので、その2倍は15kHzである。問題では2倍より高いことを条件としているため、候補中の最小値は16kHzとなる。15kHzは等しいだけで条件を満たさず、実システムではアンチエイリアスフィルタの遷移帯域も考慮してさらに余裕を持たせる。

問題 6

音声を標本化周波数16kHz、量子化16ビット、ステレオ2チャネルの無圧縮PCMで30秒間記録する。 ファイルヘッダなどの付加情報はなく、1バイト=8ビットとする。

音声データの容量は何バイトか。

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16,000標本/秒×16ビット×2チャネル×30秒=15,360,000ビットである。8で割ると1,920,000バイトになる。960,000バイトはステレオの2チャネルを掛け忘れた値で、15,360,000はビット数をバイト数と取り違えた値である。

問題 7

横1920画素、縦1080画素、1画素当たり24ビットのカラー画像を非圧縮で保存する。 ヘッダ、行パディング、メタデータはなく、1バイト=8ビットとする。

画素データの容量は何バイトか。

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画素数は1920×1080=2,073,600画素である。24ビットは3バイトなので、2,073,600×3=6,220,800バイトとなる。2,073,600は1画素を1バイトとした値で、49,766,400は24ビットを24バイトと取り違えた値である。

問題 8

工場設備の振動センサーは毎秒大量のデータを生成する。危険な振動を検知したら50ミリ秒以内に設備を停止する必要があり、 外部回線が一時的に切れても停止判断を継続したい。クラウドには保全分析用の要約と警報履歴を保存する。

この要件に最も適する処理構成はどれか。

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低遅延の停止判断と通信断時の継続性が必要なので、設備近くのエッジ機器で判定と制御を完結させる構成が適する。要約と履歴だけをクラウドへ送れば、集中分析の利点を残しながら常時送信量も抑えられる。エッジ処理にも端末保護やモデル更新は必要であり、クラウドが常に不要になるわけではない。