G検定模擬試験set1 - 未解答
（解説あり）ディープラーニングの利活用は各産業で進められているが,それが実際にディープラーニングによるブレイクスルーによってもたらされたものであるのかどうかの認識が曖昧な場合も少なくない.
選択肢のうち,ディープラーニングの産業への利活用事例として適切でないものを 1 つ選べ.
（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
ディープラーニングの実験に用いられるデータセットについて扱う.（ア）はアメリカの国立標準技術研究所によって提供されている手書き数字のデータベースである.また,スタンフォード大学がインターネット上から画像を集めて分類したデータセットである（イ）は,約 1400 万枚の自然画像を有しており,画像認識の様々なタスクに利用される.
（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
画像の認識では,主に入力から出力に向かう結合のみを持つ階層的なニューラルネットワーク,特に画像などの信号に内在する局所的な特徴が集まって,より大域的な特徴を構成するという構造を反映した,（ア）がよく用いられる.一方,自然言語テキストや動画に代表される構造を持った系列情報を扱うために（イ）が用いられている.特にケプラー大学のゼップ・ホフレイターの提案した（ウ）は必要な文脈情報の長さを適応的に制御することで,時間を遡る誤差逆伝播の可能性を向上させ,画像からの説明文の生成や機械翻訳など,多くの課題に適用されている.実際,2016 年秋に,google 社は google 翻訳に（ウ）を取り入れてアップデートし,非常に高精度な翻訳を提供することが可能になった.
表現学習とは,ディープラーニングを抽象化した概念で,画像,音,自然言語などの要素を,予測問題として解くことで分散表現（ベクトル）を得て,各々の要素を抽象化する手法である.こうした特徴表現は,通常は人間の知識によって定義されるが,それによって機械学習の性能が大きく異なってしまう.こうした知的な情報処理を可能にしたのがディープラーニングである.ディープラーニングは観測データの説明要因を捉え,人間の知識では気がつくことができない共通点を捉えることができるが,この共通点のことをよい表現という.「ディープラーニングの父」の一人と言われるヨシュア・ベンジオは良い表現に共通する,世界に関する多くの一般的な事前知識として,いくつかを提唱している.よい表現として当てはまらないものを選択肢から 1 つ選べ.
（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
教師なし学習の中で有名なものとして,未知の集合をいくつかの集まりに分類させる（ア）という学習方法と,正常な行為がどのようなものかを学習し,それと大きく異なるものを識別する（イ）がある.（ア）は特に（ウ）というアルゴリズムを使用して顧客の分類分けによる DM 配信やレコメンドを行うシステムなどに使用されている.（イ）は（エ）というアルゴリズムを基に,セキュリティシステムなどに使用されている.
（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
ディープラーニングの技術を利用したシステムを開発する際,複雑な処理が比較的簡潔に記述できることから,既存のフレームワークを利用することも多い.ディープラーニングのフレームワークは複数あり,google 社提供の（ア）や（ア）のラッパーとして機能する（イ）,国内企業である PreferredNetworks 社で開発された（ウ）などがある.また,（エ）は（ウ）と同じ Define-by-Run 方式を採用している.
（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
機械が試行錯誤することで,取るべき最善の行動を決定する問題を扱うことができる学習方法を（ア）という.（ア）はボードゲームや自動運転,またロボットの歩行動作などに活用されている.代表的なアルゴリズムに （イ）があげられる.（ア）の課題として,主に（ウ）や（エ）などが挙げられる.理論的には無限に学習するが,実世界では全てが限られている.ロボットの場合,無限の試行を繰り返すことができず,損耗し,実験の続行が困難になる.そこで人間側がタスクを上手く切り分けてやさしいタスクからの学習をすることが期待される.また（エ）に関して,例として,2 体のロボット同士で学習を開始させようとすると,お互いに初期状態であるタスクについての何も知識がない状態だと,学習過程の不安定化が見られる.現在はこれに対応するために逆強化学習やディープラーニングの技術を適用した（オ）などが適用され始めている.
（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
ディープラーニングのモデルは,確定的モデルと確率的モデルに分類することができる.これらのモデルの例として,確定的モデルに（ア）や確率的モデルに（イ）がある.
（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
ディープニューラルネットワーク（DNN）のパラメータ最適化手法として（ア）などの勾配降下法が適用される.しかし,勾配降下法には（イ）などの問題があり,これらの問題に対処するために,学習率をパラメータに適応させることで自動的に学習率を調整することができる（ウ）や勾配の平均と分散をオンラインで推定し利用する（エ）が利用されてきた.
loading!!
