データからパターンを自動的に学習するAI手法は？
- ルールベース手法
- 機械学習
- ブルートフォース
- モンテカルロ法
正解！
不正解...
正解は機械学習です。
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人間が定義したルールに基づいて処理を行う手法は？
- 機械学習
- ルールベース手法
- データマイニング
- モデルベース手法
正解！
不正解...
正解はルールベース手法です。
ルールベース手法は、人間があらかじめルールを定義し、それに従って処理を行う方法です。
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機械学習とルールベース手法の違いとして正しいものは？
- ルールベース手法は柔軟性に欠ける
- 機械学習は未知データに強い
- 機械学習は大量のデータが必要
- すべて正しい
正解！
不正解...
正解はすべて正しいです。
それぞれはルールベースと機械学習の特徴です。総合的に理解しておくことが重要です。
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機械学習が特に効果を発揮するのはどのような場面？
- ルールが通用しない複雑な環境
- 小規模なデータ分析
- シンプルな制御
- 条件分岐が明確な処理
正解！
不正解...
正解はルールが通用しない複雑な環境です。
機械学習は、人間がルール化しにくい複雑な環境で効果を発揮します。
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メール分類に機械学習が活用されている代表例は？
- スパムフィルター
- 信号機制御
- 時計の表示
- 単純な演算処理
正解！
不正解...
正解はスパムフィルターです。
スパムフィルターは、機械学習によりスパムメールと通常メールを分類します。
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ユーザーの行動から好みに合った商品を提示する仕組みは？
- レコメンデーションエンジン
- 電子レンジ
- 冷蔵庫
- 炊飯器
正解！
不正解...
正解はレコメンデーションエンジンです。
レコメンデーションエンジンは、ユーザーの行動履歴をもとに好みに合った情報を提示するシステムです。
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機械学習が注目される背景として重要なキーワードは？
- ビッグデータ
- 小規模データ
- 統計学
- 表計算
正解！
不正解...
正解はビッグデータです。
機械学習が注目される背景には、ビッグデータの活用とコンピュータの性能向上があります。
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特徴量が増えることで学習が困難になる現象は？
- 次元の呪い
- モンテカルロ法
- 深さ優先探索
- part-of関係
正解！
不正解...
正解は次元の呪いです。
次元の呪いとは、特徴量が増えることで学習が困難になる現象です。
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機械学習のメリットとして正しいものは？
- 機械学習は予測に向いている
- 人間のルール設定が不要
- ビッグデータに対応
- すべて正しい
正解！
不正解...
正解はすべて正しいです。
機械学習の特徴として、予測能力、柔軟性、大量データへの対応が挙げられます。
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機械学習の代表的な応用例として正しいものは？
- 診断支援
- 自動運転
- 顔認識
- すべて正しい
正解！
不正解...
正解はすべて正しいです。
機械学習は、医療・自動車・画像認識など多様な分野で応用されています。
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機械学習とは、データから自動的にパターンを学習し、予測や分類を行う手法です。