5. 機械学習

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。

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。

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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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