ケンテイラボ

④ 機械学習の具体的手法

G検定282

問題

強化学習においてエージェントが行動を起こした結果として環境から受け取るものは何か。

Aペナルティのみ
B新しいアルゴリズム
C状態の変化と報酬✓ 正解
D教師データとなる正解ラベル

正解

C状態の変化と報酬

解説

行動を起こすことで環境の「状態」が変化し結果に応じた「報酬」を受け取ります。

分野解説:④ 機械学習の具体的手法

代表的な機械学習アルゴリズムを学ぶ分野です。線形回帰・ロジスティック回帰、決定木やランダムフォレスト、サポートベクターマシン、k近傍法、クラスタリング、主成分分析などが幅広く問われます。さらに、評価指標(正解率・適合率・再現率・F値・ROC曲線など)や交差検証といったモデル評価の考え方も重要テーマです。各手法の特徴と適した用途、評価指標の意味をセットで整理することが得点のポイントになります。

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281線形回帰を用いて身長から体重を予測する場合において新しい身長のデータが与えられたときに返す値はどれか...283強化学習におけるフィードバックのサイクルについて正しいものはどれか。280統計でも用いられる手法でありデータの分布に最も当てはまる直線を考えることで予測を行うモデルは何か。284複数のモデルを用いて学習させることで1つのモデルよりも良い精度を得ようとするアプローチを何と呼ぶか。

G検定について

AI・ディープラーニングを事業に活かす力を証明

主催一般社団法人 日本ディープラーニング協会(JDLA)
出題形式オンライン実施・多肢選択式・約200問
試験時間120分程度(実施回により変動するため公式サイトで要確認)
受験料13,200円(税込)程度(割引制度あり。年度により変動するため公式サイトで要確認)
合格基準合格ラインは非公表(おおむね正答率6〜7割が目安と言われる)
難易度★★★☆☆(標準)
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