G検定 機械学習・深層学習③

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　以下の文章を読み、空欄（ア）〜（イ）に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。

　かつての機械学習の手法では、一般に特徴量の設計が難しかった。ディープラーニングの登場により、学習によって特徴量そのものを得ることができ、入力の良い（ア）を獲得できるようになった。また、（イ）のような手法により、従来の主成分分析（PCA）ではできなかった非線形性を持つ特徴抽出・次元削減などの表現学習が可能となった。

アの選択肢

1. 意味解釈性
2. 交互作用
3. 共変量シフト
4. 内部表現

イの選択肢

1. 重回帰分析
2. データ拡張
3. 自己符号化器
4. 回帰結合ニューラルネットワーク

解答・解説

解答

　ア：4　イ：3

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解説

　適切に穴埋めした文章は、次の通りです。

　かつての機械学習の手法では、一般に特徴量の設計が難しかった。ディープラーニングの登場により、学習によって特徴量そのものを得ることができ、入力の良い（内部表現）を獲得できるようになった。また、（自己符号化器）のような手法により、従来の主成分分析（PCA）ではできなかった非線形性を持つ特徴抽出・次元削減などの表現学習が可能となった。