生成モデル

問題

AIリテラシー研修の小テストで出された自己回帰モデルに関する説明として、不適切なものを1つ選びなさい。

1. A. 自己回帰モデルは、過去の出力や系列の前の要素を手がかりに次の要素を予測するモデル。
2. B. 自己回帰モデルを理解する際は、生成モデルとの関係も確認するとよい。
3. C. 自己回帰モデルは、確率的なニューラルネットワークの一種で、生成モデルの歴史で扱われる概念。
4. D. 自己回帰モデルは、関連する用語と区別して覚える必要がある。

解説（正解: C）

正解は3です。選択肢「自己回帰モデルは、確率的なニューラルネットワークの一種で、生成モデルの歴史で扱われる概念。」は、自己回帰モデルではなく別の概念の説明です。自己回帰モデルの要点は「過去の出力や系列の前の要素を手がかりに次の要素を予測するモデル」であり、不適切選択では別分野の説明が混ざっていないかを確認します。正しい説明が複数あるように見える場合でも、主語と説明の対応がずれている選択肢を探すと判断しやすくなります。第2章では、生成モデルや代表的なモデル名を、仕組みと役割で整理すると判断しやすくなります。誤答を読むときは、語句の一部だけで判断せず、説明全体がその用語の定義と対応しているかを確認しましょう。