ケンテイラボ

⑥ DL要素技術

G検定496

問題

言語モデルの訓練時にモデル自身の予測結果ではなく正しい正解データを直接次の時刻の入力として与える学習手法はどれか。

A教師強制✓ 正解
B強化学習
Cアンサンブル学習
Dドロップアウト

正解

A教師強制

解説

学習を効率よく進めるために前の出力ではなく正解データを入力するアプローチです。

分野解説:⑥ DL要素技術

ディープラーニングを構成する代表的なモデルや技術を学ぶ分野です。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)や再帰型ニューラルネットワーク(RNN・LSTM)、オートエンコーダ、ドロップアウトや正規化などの学習を安定させる技術が問われます。各モデルがどのようなデータや課題に適しているかを区別することが重要です。要素技術は応用分野の土台になるため、仕組みの概要と特徴を結びつけて理解しておきましょう。

この分野の問題をすべて見る →

本番形式で問題を解いてみよう

クイズモードで挑戦 →
← 第495497問 →

同じ分野の関連問題

495RNNの学習において時間軸に沿って過去に遡りながら誤差を伝播させ各時刻の重みを更新していく計算アルゴ...497訓練時は正解データを与えられていたモデルがテスト時には自らの不完全な予測を入力とするため誤差が蓄積し...494中間層ではなく最終的な出力層の値を次の時刻の入力として利用するRNNのアーキテクチャを何と呼ぶか。498生成AIが学習データに存在しないデタラメな情報や事実無根の嘘をあたかも正しいかのように出力してしまう...

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)
試験詳細を見る →

G検定の関連記事

G検定の勉強法・合格のコツ【完全ガイド】シラバス全範囲を効率攻略

G検定(JDLA ジェネラリスト検定)に合格するための勉強法を徹底解説。AIの歴史・機械学習・ディープラーニング・生成AI・法律倫理までシラバス全範囲の学習ポイント、約200問・120分の時間配分対策、3パターンの勉強スケジュールまで、文系の方でも合格を目指せる情報をまとめました。

G検定の難易度・合格率は?合格ライン非公表の試験を徹底分析

G検定(JDLA ジェネラリスト検定)の難易度・合格率・勉強時間の目安を徹底解説。合格ライン非公表の意味、約200問・120分というスピード勝負の特性、受験者層の傾向、合格率を上げる5つのコツ、他のAI資格との比較まで、文系の方も判断材料にできる情報をまとめました。

G検定 ディープラーニング重要用語チートシート【CNN・Transformer・生成AIを一気に整理】

G検定で頻出のディープラーニング重要用語を、CNN・RNN・LSTM・Transformer・GAN・拡散モデル・生成AIまで一気に整理したチートシートです。似た略語を混同しないよう、用途と特徴をセットで一覧化。試験直前の最終確認に使えます。

← 問題一覧へ戻る