以下の文章を読み、空欄(イ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
従来の機械学習手法では特徴量の設計は一般に難しかったが、ディープラーニングは特徴量そのものを学習によって得ることができ、入力の良い(ア)を獲得できるようになった。また、(イ)のような手法は、従来の主成分分析ではで きなかった非線形性をもつ特徴抽出•次元削減などの表現学習が可能である。
① 重回帰分析
② データ拡張
③ 自己符号化器
④ 回帰結合ニューラルネットワーク
G検定模擬問題(2) 問24
以下の文章を読み、空欄(イ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
従来の機械学習手法では特徴量の設計は一般に難しかったが、ディープラーニングは特徴量そのものを学習によって得ることができ、入力の良い(ア)を獲得できるようになった。また、(イ)のような手法は、従来の主成分分析ではで きなかった非線形性をもつ特徴抽出•次元削減などの表現学習が可能である。
① 重回帰分析
② データ拡張
③ 自己符号化器
④ 回帰結合ニューラルネットワーク