ケンテイラボ

⑦ DL応用①画像・音声・自然言語

G検定687

問題

トランスフォーマーのデコーダ側のみを利用し過去の単語から未来の単語を一方向に予測する生成タスクに特化したモデルはどれか。

ABERT✓ 正解
BELMo
Cword2vec
DGPT

正解

ABERT

解説

自己回帰的な性質を持ち前後の文脈から自然な文章を生成するタスクに優れています。

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 →

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