教師あり学習において、正解となる情報を付与する作業を表す用語として、最も適切なものはどれか。
| ア | アノテーション | イ | エンコード | |
| ウ | データクレンジング | エ | フィルタリング |
答え ア
【解説】
| ア | アノテーション(annotation)は、AIが正しく認識できるようにデータにラベルやタグを付与することです。(〇) |
| イ | エンコード(エンコード、符号化)は、音声、動画、テキストなどのデータを、一定のルールに基づいて別の形式に変換する処理のことです。(×) |
| ウ | データクレンジング(data cleansing)は、システムごとに異なるデータの属性を統一することです。(×) |
| エ | フィルタリング(filtering)は、条件に合ったデータへの絞込みを行うことです。(×) |
【キーワード】
・教師あり学習
- 教師あり学習
機械学習には教師あり(ラベル付き)と教師なし(ラベルなし)、強化学習があり、教師ありではデータと分類の結果(ラベル)をセットで大量に与え、コンピュータの中で分類ごとの特徴を学習することで、分類(ラベル)のないデータを与えたときに、正しい分類ができるようにします。
もっと、「教師あり学習」について調べてみよう。
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