問題
ディープラーニングの適用に関する説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。
- A. 画像認識や音声認識、自然言語処理などで高い性能を示すことがある
- B. 大規模なデータや計算資源が性能向上に寄与する場合がある
- C. タスクによっては、より単純なモデルの方が解釈性や運用面で適している場合もある
- D. ディープラーニングを使えば、データの質や量、評価指標、運用監視を一切考えなくてよい
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: D）
正解はD。ディープラーニングは強力だが、データの質や量、計算資源、評価指標、運用監視を考慮する必要がある。用途によっては、単純なモデルの方が十分な性能を出し、運用しやすい場合もある。