⑤ DL理論基礎
G検定 第418問
問題
最適化手法の中でも基本となる、誤差関数の「傾き」を計算して、少しずつ谷底（最小値）へとパラメータを更新していく手法はどれか。
A最小二乗法
B勾配降下法✓ 正解
Cガウス・ニュートン法
Dモンテカルロ法
正解
B：勾配降下法
解説
微分により現在の位置の傾き（勾配）を求め、低い方へ向かってパラメータを更新する手法です。
分野解説：⑤ DL理論基礎
ディープラーニングを支える理論的な基礎を学ぶ分野です。ニューラルネットワークの構造、活性化関数、誤差逆伝播法、勾配降下法と各種最適化手法、勾配消失問題やその対策が中心テーマになります。なぜ深い層の学習が難しいのか、それをどう克服してきたのかという流れの理解が問われます。数式そのものより、各手法が「何を解決するためのものか」を押さえることが効率的な学習につながります。
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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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