ケンテイラボ

⑦ DL応用①画像・音声・自然言語

G検定654

問題

分散表現を獲得するための代表的な手法であり2013年に提案されて広く普及したものはどれか。

AfastText
Bword2vec✓ 正解
CELMo
DBERT

正解

Bword2vec

解説

周辺の単語との関係性から単語の意味を学習しベクトル化する画期的な手法です。

分野解説:⑦ DL応用①画像・音声・自然言語

ディープラーニングの代表的な応用領域である画像・音声・自然言語処理を学ぶ分野です。画像認識・物体検出・セグメンテーションの代表モデル、音声認識の仕組み、自然言語処理におけるword2vecやTransformer、BERTなどが問われます。各タスクで使われる代表的な技術やモデル名と、その特徴を結びつけて覚えることが重要です。技術の進化が速い領域のため、有名なモデルの位置づけを押さえると理解が深まります。

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653単語埋め込み(word embedding)によって得られる表現の性質として適切な呼び方はどれか。655word2vecが獲得した分散表現の優れた性質を示す有名な例はどれか。652単語を低次元で連続的な実数値ベクトルとして表現し意味の近さを計算可能にする手法を何と呼ぶか。656word2vecの学習アプローチのうち周辺の単語から中心の単語を予測するモデルはどれか。

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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