AI-900試験対策誤り発見
以下のMachine Learningとディープラーニングに関する記述の中で、誤っているものはどれか？
A.機械学習（Machine Learning）は、明示的にプログラムされることなく、データから学習するアルゴリズムの手法である。
✓ この記述は正しい。機械学習の基本的な定義である。
B.ニューラルネットワークはディープラーニングの基礎となる構造であり、複数の層を持つニューラルネットワークをディープニューラルネットワークと呼ぶ。
✓ この記述は正しい。ディープラーニングはニューラルネットワークに基づいており、層が深いほどディープと呼ばれる。
C.教師あり学習は、ラベル付きデータを使用して訓練され、分類と回帰の両方のタスクに適用できる。
✓ この記述は正しい。教師あり学習はラベル付きデータで訓練され、分類と回帰の両方のタスクに用いられる。
D.教師なし学習は、必ず事前に定義されたラベルを含むデータセットで訓練される。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、教師なし学習はラベルのないデータセットで訓練される。事前に定義されたラベルを含むデータは教師あり学習に用いられる。
この問題のポイント
この記述が誤りで、教師なし学習はラベルのないデータセットで訓練される。事前に定義されたラベルを含むデータは教師あり学習に用いられる。
「AI-900試験対策」の他の問題
IT・クラウド の関連資格
AWS Certified Cloud Practitioner（CLF-C02）
AWSクラウドの入門資格。クラウドの概念・AWSのコアサービス・セキュリティ・料金モデルを問う。
AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA-C03）
AWSでのシステム設計能力を問うアソシエイト資格。高可用性・セキュリティ・コスト最適化の設計が中心。
DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
Azureのデータサービスの基礎を問うMicrosoft認定資格。リレーショナル/非リレーショナルデータ、分析ワークロード、コアのデータ概念を扱う。