●G検定模擬問題（３）

解答：②(A)データセット(B)訓練データ(C)検証データ(D)テストデータ理由: 教師あり学習では、以下のようにデータを分割して使用します。(A) データセット：入カデータとその正解ラベルがセットになっているデータの集合。(B) 訓練デー...

教師あり学習について,空欄(A )〜(D )に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ.教師あり学習では,まず学習目的に応じて作成された入カデータとその正解ラベルがセットになっているデータの集合(A )を用意する.次にこの(A )を用途に応じて分...

解答：②ResNet理由: ResNet（Residual Network）は、Microsoft社が開発したモデルで、スキップ結合（Residual Connections）を特徴としています。このスキップ結合により、非常に深いニューラル...

コンピュータによる画像中の物体認識の精度を競う国際コンテストILSVRCにて,2015年にMicrosoft社が開発し,人間に勝るとも劣らない認識率を示したと報告され大きな話題となったスキップ結合を特徴とするモデルとして,最も適切な選択肢を...

解答：② ディープラーニングにおいてドロップアウトを導入することで,過学習の抑制が期待できる.理由: ドロップアウトはニューラルネットワークのトレーニング中にランダムにいくつかのノードを無効にすることで、ネットワークが過度に訓練データに適合...

ディープラーニングの過学習に関する説明として,最も適切な選択肢を1つ選べ.① 過学習によって訓練データのみに対して性能が上がることは良いことである.② ディープラーニングにおいてドロップアウトを導入することで,過学習の抑制が期待できる.③ ...

解答：③フィルターバブル理由: フィルターバブル（Filter Bubble）は、オンラインサービスやアルゴリズムがユーザーの過去の行動や好みに基づいて情報をフィルタリングし、その結果としてユーザーが好む情報だけが提示される現象を指します。...

利用するサービスにより自分が好ましいと思う情報のみが提示されることにより,自分の興味のある情報以外が見えなくなることを示す用語として,最も適切な選択肢を1つ選べ.① ブルートフォース② トイ•プロブレ厶③ フィルターバブル④ アルゴリズ厶バ...

解答：② NAS (Neural Architecture Search)理由: Neural Architecture Search (NAS) は、最適なニューラルネットワークアーキテクチャを自動的に探索する手法です。畳み込みニューラル...

適切な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の構造を探索する場合に用いる手法として, 最も適切な選択肢を1つ選べ.① データ拡張② NAS (Neural Architecture Search)③ 能動学習(Active Learnin...