⑧ DL応用②強化・生成・転移・解釈・軽量化
G検定 第767問
問題
転移学習とファインチューニングの使い分けの基準として手元の新しい学習データが非常に少ない場合に適しているのはどちらか。
Aファインチューニング
B転移学習✓ 正解
Cどちらも適していない
D全くゼロから学習し直す
正解
B：転移学習
解説
データが少ない場合にネットワーク全体を更新すると過学習しやすいため出力層のみを変える転移学習が適しています。
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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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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