ケンテイラボ

⑧ DL応用②強化・生成・転移・解釈・軽量化

G検定746

問題

ある領域で学習した知識を別の関連するタスクの学習に適用し効率よく学習を進める手法の総称を何というか。

A強化学習
B教師なし学習
C転移学習✓ 正解
D自己回帰学習

正解

C転移学習

解説

例えば犬猫の分類で学んだ画像の特徴抽出の能力を車の分類タスクに使い回す技術です。

分野解説:⑧ DL応用②強化・生成・転移・解釈・軽量化

ディープラーニングの発展的な応用技術を学ぶ分野です。強化学習(Q学習・DQN・AlphaGo等)、生成モデル(GAN・VAE・拡散モデル)、転移学習やファインチューニング、モデルの解釈性(説明可能なAI)、エッジ向けの軽量化技術などが幅広く問われます。それぞれの技術が「何を目的としているか」を整理することが攻略の鍵です。生成AIなど最新トピックも含まれるため、概念と代表手法をセットで押さえておきましょう。

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745学習済みモデルを活用する最大のメリットは何か。747一般的な転移学習において新しく用意したデータを使って重みが学習・更新されるネットワークの部分はどこか...744画像認識の分野で学習済みモデルを作るためによく利用される1000クラス以上の物体がラベル付けされた大...748転移学習において出力層以外の事前学習されたネットワークの層はどのような役割として機能するか。

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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