③ 機械学習・ディープラーニング
データサイエンティスト検定リテラシーレベル 第106問
問題
深層学習（ディープラーニング）のメリットとして適切なものはどれか。
A特徴量を人間が手動で定義する必要がある
B少量のデータでも高い精度を出すことができる
Cモデルが大量の訓練データから特徴量を自動的に抽出する✓ 正解
D学習済みモデルの別タスクへの再利用は不可能である
正解
C：モデルが大量の訓練データから特徴量を自動的に抽出する
解説
深層学習は、人間が特徴量を定義することなく、大量の訓練データからモデルが特徴量を自動的に抽出できる点がメリットです。
分野解説：③ 機械学習・ディープラーニング
機械学習と深層学習の代表的な手法を学ぶ分野です。教師あり・教師なし学習の区別、ランダムフォレストや勾配ブースティングなどのアンサンブル学習、過学習と汎化性能、連合学習・転移学習といった学習パラダイム、そしてニューラルネットワークの基礎までが問われます。手法ごとに「何を得意とし、どんな課題があるか」を対比して押さえることが重要です。用語の丸暗記ではなく、各モデルの仕組みと使いどころを理解すると応用問題にも対応できます。
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データサイエンティスト検定リテラシーレベルについて
DS検定リテラシーレベルの基礎を固める
| 主催 | 一般社団法人 データサイエンティスト協会 |
|---|---|
| 出題形式 | 100問（CBT方式） |
| 試験時間 | 100分 |
| 受験料 | 11,000円（税込）※学生5,500円 |
| 合格基準 | 合格基準は公式サイトで要確認 |
| 難易度 | ★★★☆☆ |
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DS検定リテラシーレベルは広く浅い、その広さが壁になる
暗記で押し切れないのがビジネス力のケーススタディで、目的から逆算する思考に慣れていないと失点する。一方でSQLや分散処理は実装力でなく役割の理解を問うため、食わず嫌いが損になる。
統計・機械学習・SQLを横断するDS検定の用語早見表
代表値や確率分布から評価指標、SQLや分散処理まで、性質の違う用語を横に並べて対比。決定木を深くすると過学習を招くように、手法は問題が起きる場面とセットで覚える構成にした。