問題 No.923
従来の機械学習と異なり、ディープラーニングが「特徴量を自ら抽出できる」と言われる理由は「【 】」である。
【正解の解説】
多層構造によってデータから階層的に複雑なパターンを学習できるから
深層学習は層を深く重ねることで、データから自動的に基本的な特徴から高度で複雑な概念までを段階的に学習できるため、特徴量を自分で見つけ出せます。
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【その他の選択肢の解説】
人間が事前に重要な特徴をすべて設計して入力するから
従来の手法では、人間が「どんな情報が重要か」を事前に指定する特徴量設計が不可欠でした。
ルールベースのアルゴリズムを組み合わせて判定するから
ルールベースは、人間が事細かにプログラムした指示に従う手法であり、データから自動的に法則を見つけるものではありません。
教師なし学習のみを用いてデータを分類するから
深層学習は教師あり学習でも教師なし学習でも使われ、特徴抽出の仕組みはアルゴリズム全体の特性によるものです。