④ 機械学習の具体的手法
G検定 第372問
問題
モデルを複雑にすればするほど難しいタスクも予測できる可能性があるが、それに伴うデメリットは何か。
A計算速度が劇的に向上してしまう
B学習データが自動的に消去されてしまう
C正確すぎてエラーを一切出さなくなる
D表現しなくても良いノイズまで学習し過学習する可能性が高まる✓ 正解
正解
D：表現しなくても良いノイズまで学習し過学習する可能性が高まる
解説
パラメータなどを増やして複雑にすると、過学習に陥り未知のデータへの対応力が下がるリスクがあります。
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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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 | 知識問題（多肢選択式）160問程度 |
| 試験時間 | オンライン試験100分・会場試験120分 |
| 受験料 | 13,200円（税込）※学生5,500円 |
| 合格基準 | 合格基準は公表されていない |
| 難易度 | ★★★☆☆（標準） |
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