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4. 機械学習の具体的手法

以下の文章を読み、空欄に最も適しているものを1つ選べ。  機械が学習するためには、学習の元となるデータを入力値として用います。この入力値を「機械学習アルゴリズム」と呼ばれる処理を通して、データを分類したり、認識したりする処理を見つけ出します。そして、この学習した処理を使うことで、(   )に入力された未だ学習していないデータに対しても、分類したり識別したりすることができるようになります。

以下の文章を読み、空欄に最も適しているものを1つ選べ。  機械学習の学習の枠組みの一つである強化学習は、(   )と呼ばれるエージェントが、自ら行動を選択し、その結果によって得られる報酬を最大化するように学習する方法である。強化学習では、エージェントは自分の行動が正しいかどうかは教えてもらえないが、報酬というフィードバックから学習することができる 。

機械学習における教師あり学習と教師なし学習の違いを説明せよ。ただし、以下の点に注意すること。 教師あり学習では( A )が必要であるが、教師なし学習では( B )が必要である。 教師あり学習では( C )を行うが、教師なし学習では( D )を行う。

機械学習における教師あり学習の代表的な手法である( A )と( B )について、それぞれの特徴や違いを説明せよ。ただし、以下の点に注意すること。 ( A )は( C )を最小化するようにモデルのパラメータを更新する。 ( B )は( D )を最大化するようにモデルのパラメータを更新する。 ( A )は( E )が必要だが、( B )は不要である。

空欄に当てはまる語句の組み合わせとして、最も適しているものを1つ選べ。  教師なし学習でできることは、データに潜むパターンや特徴を発見することである。( A )問題はデータを似たようなグループに分けるような問題である。一方、( B )問題はデータの次元数を減らすような問題である。

空欄に当てはまる語句の組み合わせとして、最も適しているものを1つ選べ。  強化学習では、エージェントが環境と相互作用しながら報酬を最大化するように学習する。( A )問題はエージェントの行動に対して即時的な報酬が与えられるような問題である。一方、( B )問題はエージェントの行動に対して将来的な報酬が与えられるような問題である。

ディープラーニングに関する下記の説明のうち、最も適していないものを1つ選べ。

ディープラーニングに関する下記の説明のうち、最も適しているものを1つ選べ。

ディープラーニングに関する下記の説明のうち、最も適していないものを1つ選べ。

ディープラーニングに関する下記の説明のうち、最も適しているものを1つ選べ。

ディープラーニングに関する下記の説明のうち、最も適していないものを1つ選べ。

機械学習の評価指標に関する以下の文章において、空欄(ア)~(エ)に当てはまる語句の組み合わせとして最も適しているものを1つ選べ。  2クラスの分類を考えた際、モデルがどれだけ正しい予測を行っているかを示す指標として( ア )がよく用いられる。しかし、この指標はデータの偏りに影響されやすく、例えば「クラス1」のデータ数が10、「クラス2」のデータ数が90だったとき、すべてのデータに対して「クラス2」と予測すると、( ア )は90%となるが、「クラス1」と予測が全くできていないことから、モデルの性能は低いと言える。このような問題を防ぐため、実際に「クラス1」だったものを「クラス1」と予測できた割合である( イ )や、「クラス2」だったものを「クラス2」と予測できた割合である( ウ )が用いられる場合もある。これらはそれぞれ各クラスごとに正解率を計算したものであり、平均することで全体的な正解率を表す( エ )が求められる場合も多い。