問題
ディープラーニングが画像・音声・テキストなどの非構造化データで活用される理由として、最も適切な選択肢を1つ選べ。
- A. データから特徴表現を階層的に学習できるため
- B. 非構造化データでは必ず正解ラベルが不要になるため
- C. ディープラーニングでは計算資源が一切不要であるため
- D. すべての非構造化データを表形式データに変換できなくするため
ニューラルネットワークとディープラーニング
G検定 実践演習の問題です。解説付きで個別に学習できます。
解説（正解: A）
正解はA。ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークを通じて特徴表現を階層的に学習できる。従来は人手で特徴量設計が必要だった場面でも、データから有用な表現を学習できる点が強みである。BやCのようにラベルや計算資源が不要になるわけではない。