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111問
問題
未知の画像を「猫」か「犬」かに分類するモデルを構築する際、正解ラベル付きデータを用いて学習させる手法はどれか。
A教師なし学習
B教師あり学習✓ 正解
C強化学習
Dクラスタリング
正解
B：教師あり学習
解説
正解となる出力値（ラベル）が含まれた訓練データを用いて学習させる手法は教師あり学習と呼ばれます。
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。