ケンテイラボ

④ 機械学習の具体的手法

G検定317

問題

強化学習の最終的な目的は何か。

A一度の行動で得られる報酬を最大化すること
B将来にわたって獲得できる累積報酬を最大化すること✓ 正解
C環境の状態を一切変化させないこと
D最短時間で処理を終了すること

正解

B将来にわたって獲得できる累積報酬を最大化すること

解説

一時的な報酬だけでなく将来にわたって得られる累積報酬を最大化することが目的です。

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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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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