ケンテイラボ

④ 機械学習の具体的手法

G検定332

問題

行動を決めるモデルと方策を評価するモデルを組み合わせた手法でありAlphaGoにも活用されたものはどれか。

AActor-Critic✓ 正解
BAdaBoost
Cランダムフォレスト
Dロジスティック回帰

正解

AActor-Critic

解説

行動を決めるActorと方策を評価するCriticから構成されている強化学習モデルです。

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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331ロボット制御など行動の選択肢が連続的で大量にある場合に適している強化学習の手法はどれか。333Actor-Criticにおいて方策を評価する役割を持つ部分はどれか。330価値関数を計算するアプローチに対して行動の選択肢である方策を直接最適化しようとする手法を何と呼ぶか。334手元にあるデータを全て学習に使ってしまった場合モデルの評価においてどのような問題が生じるか。

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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