もちろん！ここに質問があります。必要に応じて、ニーズに合わせてカスタマイズできます。

1.機械学習には何が過剰に適合していますか？

a）モデルには高い分散と低いバイアスがあります
b）モデルは適しておらず、トレーニングデータのパフォーマンスが低い
c）モデルは、基礎となる傾向を正確にキャプチャします
d）モデルは、一般化する代わりにトレーニングデータを記憶しています

回答：d

2.機械学習には何が不足していますか？

a）モデルには高い分散と低いバイアスがあります
b）モデルは適しておらず、トレーニングデータのパフォーマンスが低い
c）モデルは、基礎となる傾向を正確にキャプチャします
d）モデルは、一般化する代わりにトレーニングデータを記憶しています

回答：b

3.深い学習アルゴリズムの一般的な落とし穴は次のうちどれですか？

a）弱者
b）オーバーフィッティング
c）基礎となる傾向を正確にキャプチャします
d）上記のいずれもありません

回答：b
Sure! Here are the questions. You can customize them to suit your needs, if you want.

1. What is overfitting in machine learning?

a) The model has high variance and low bias
b) The model is not suitable and has poor performance on the training data
c) The model captures the underlying trend accurately
d) The model memorizes the training data instead of generalizing

Answer: d

2. What is underfitting in machine learning?

a) The model has high variance and low bias
b) The model is not suitable and has poor performance on the training data
c) The model captures the underlying trend accurately
d) The model memorizes the training data instead of generalizing

Answer: b

3. Which of the following is a common pitfall in deep learning algorithms?

a) Underfitting
b) Overfitting
c) Capturing underlying trends accurately
d) None of the above

Answer: b