Monthly Archives: June 2020

コスト関数の説明として正しいものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください． 1. モデルの「悪さ」の指標． 2. モデルの「良い」の指標． 3. モデルの「精度」の指標．

モデルの訓練の説明となるように以下の空欄に該当するものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください． モデルの訓練とは、そのモデルが訓練インスタンスに最も適合するための ( _____ ) の組み合わせを見つけ出すこと． 1. コスト関数 2. 類似度 3. パラメータ

モデルの訓練の説明となるように以下の空欄に該当するものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください． モデルの訓練とは、(Q1 ____ ) を最小化するモデルの (Q2 _____ ) の組み合わせを見つけ出すこと． [Q1、Q2 の選択肢] 1. 汎化性能 2. 類似度 3. パラメータ 4. コスト関数 5. ハイパーパラメータ 6. 訓練インスタンス

特徴量エンジニアリングの説明として正しくないものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください． 1. 既存の特徴から訓練に最も役立つ特徴量を選択する． 2. 既存の特徴量を組み合わせて、より役立つ新たな特徴量を生成する． 3. 汎化性能の高いモデルを作るために、外れ値のような特徴量を追加する．

ミニバッチ学習の説明として正しくないものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください． 1. 学習速度を下げるとモデルの性能が低下するため、できる限り学習は高速化する方が良い． 2. 差分学習として、用いられることが多い． 3. 音声信号などの連続データの処理に向いている．

汎化できていないシステムの説明として正しいものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください． 1. 検証インスタンスに対して、高い精度を発揮する． 2. 様々なインスタンスに対して精度が高い． 3. 未知のインスタンスに対しては精度が低いが、訓練データに対しては非常に高い精度を達成する．

汎化できていないシステムの例として正しいものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください． 1. 訓練インスタンスでは精度が高く、新しいインスタンスでは精度が低い． 2. 訓練インスタンスと新しいインスタンスの両方に対して精度が高い． 3. 様々なインスタンスに対し精度が高い．

インスタンスベース学習の説明として正しいものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください． 1. 訓練インスタンスを丸暗記するため、汎化性能は高い． 2. 訓練インスタンスを丸暗記し、新しいインスタンスと訓練インスタンスの類似度から汎化を行う． 3. 訓練インスタンスを丸暗記し、新しいインスタンスに対しては汎化することを諦め、訓練インスタンスと同じインスタンスのみを正しく処理する．

モデルベース学習の説明として正しいものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください． 1. モデルに訓練インスタンスを丸暗記させる． 2. 全てのデータを用いてモデルを構築し、新しいインスタンス対しても汎化を行う． 3.データの一部でモデルを構築し、データ全体を予測・汎化を行う．

インスタンスベース学習の説明として正しいものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください． 1. 訓練インスタンスを丸暗記し、新しいインスタンスと訓練インスタンスの類似度から汎化を行う． 2. 訓練インスタンスの一部のみを暗記することで、それ以外のインスタンスに対しても汎化を行う． 3. システムに訓練インスタンスを丸暗記させるため、未知のインスタンスに対して全く汎化できない．