問題 No.888
第3次AIブームのブレイクスルーとなったディープラーニングが従来の機械学習と大きく異なる点は、データからどの部分に注目すべきかという【 】の工程を機械が自ら学習できるようになったことである。
【正解の解説】
特徴量設計
従来の機械学習では人間が「ここが重要だ」というポイント（特徴量）を人間が考えて選定していましたが、ディープラーニングではAIが膨大なデータから自動的に重要な特徴を学習するようになりました。
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【その他の選択肢の解説】
ハイパーパラメータチューニング
ハイパーパラメータ調整は、モデルの学習条件を微調整する作業であり、特徴を抽出する工程そのものとは異なります。
教師データ
教師データの作成は、AIに学習させるための正解データを用意する作業であり、機械が自ら行う設計プロセスとは異なります。
オントロジー
オントロジー構築は、知識や概念の関係性を定義する作業であり、ディープラーニングが特徴量を自動学習する点とは異なる技術です。