機械学習の基礎誤り発見
以下の記述で誤っているものはどれか。
A.適応的な学習率を自動的に調整する最適化アルゴリズム（Adam、RMSpropなど）は、固定学習率の勾配降下法よりも収束が速い傾向がある。
✓ この記述は正しい。適応的アルゴリズムは勾配の履歴情報を活用するため、より効率的である。
B.クラス重み付けの調整により、クラス不均衡問題に対応する際は、少数クラスには低い重みを割り当てるべきである。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、クラス不均衡では少数クラスに高い重み（またはペナルティ）を割り当てるべきである。少数クラスを重視することで、バランスの取れた学習が実現する。
C.データの標準化と正規化は異なる操作であり、標準化は平均0・標準偏差1に統一し、正規化は値を0～1の範囲に変換する。
✓ この記述は正しい。標準化と正規化は異なる前処理手法であり、使い分けが重要である。
D.コールドスタート問題とは、初期モデルの訓練サンプルが不十分なため、推奨精度が低い状態を指す。
✓ この記述は正しい。コールドスタート問題は推薦システムでよく見られる課題である。