⑦ DL応用①画像・音声・自然言語
G検定 第675問
問題
ディープラーニングを用いた自然言語処理において「ファインチューニング」が意味する工程はどれか。
Aモデルの重みを全てランダムな値にリセットする作業
B事前学習済みのモデルを特定の目的タスクに合わせて再学習し微調整する作業✓ 正解
C計算速度を上げるためにモデルの層を半分に減らす作業
Dインターネット上の全てのテキストデータを集める作業
正解
B：事前学習済みのモデルを特定の目的タスクに合わせて再学習し微調整する作業
解説
一般的な言語知識を持ったモデルに専用のデータを追加学習させて特定の性能を高めます。
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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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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