AIの基礎比較
深層学習（Deep Learning）と従来の機械学習（Machine Learning）の最大の違いはどれか。
A.深層学習は人間が手動で特徴量を設計する必要があり、従来の機械学習は自動抽出する
✗ 反対です。深層学習は特徴量を自動抽出し、従来の機械学習は特徴量の手動設計が必要であることが多いです。
B.深層学習は非構造化データ（画像・音声・テキスト）から自動的に特徴量を学習し、従来の機械学習は多くの場合手動での特徴量エンジニアリングが必要である← 正解
✓ 正解です。深層学習はニューラルネットワークを複数層使用して特徴抽出を自動化し、従来の機械学習は人間が有意味な特徴を先に抽出する必要があります。
C.深層学習は小規模データに最適で、従来の機械学習は大規模データにのみ適用できる
✗ むしろ深層学習は大規模データで高い性能を発揮し、小規模データでは従来機械学習の方が適することが多いです。
D.深層学習はAIの一種ではなく、統計学の手法であり、従来の機械学習はAIに分類される
✗ 深層学習は機械学習の一種であり、機械学習はAIの一部です。分類が誤っています。
この問題のポイント
深層学習はニューラルネットワークを複数層使用して特徴抽出を自動化し、従来の機械学習は人間が有意味な特徴を先に抽出する必要があります。
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