AI・機械学習・ディープラーニングの基礎

イントロ

重要語の役割をつかむ

基本情報技術者試験で扱う「AI・機械学習・ディープラーニングの基礎」を、IT知識なしでも意味と使いどころから学べるように整理します。まず目的をつかみ、似た言葉や条件の違いを短く見分けます。

定義

教科書では: 「AI・機械学習・ディープラーニングの基礎」は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などを手がかりに、基本情報技術者試験で何を見分けるかを整理するテーマです。
言いかえると: はじめて学ぶときは、まず「何のための言葉か」「何と混同しやすいか」を分けます。ここではAI・機械学習・ディープラーニングの基礎の定義、代表用語、基本的な読み方、簡単な適用判断を扱い、高度な実装、詳細な規格差、長い計算問題、特定製品の操作手順へ広げすぎません。そのうえで、教師あり学習を単語として覚えるだけでなく、教師なし学習との違いを短く言える状態を目指します。

要点

入力、学習データ、出力、評価方法を必ず確認する。教師あり学習が何を説明する語かを、代表例と混同しやすい語に分けて読みます。

例

場面: 問い合わせ文と分類ラベルで学習し、新しい問い合わせを分類する例
順に考えると: まず教師あり学習が何を表すかを確認します。次に教師なし学習との違いを、問題文の対象・条件・順序から分けます。ここでは入力、学習データ、出力、評価方法を必ず確認する。
ここが結論: この例では、入力、学習データ、出力、評価方法を必ず確認することが要点です。答えを選ぶときは、AIの出力を、学習データや評価なしで常に正しい推論とみなすという読み違いを避けます。

注意

確認

Q1

AI・機械学習・ディープラーニングの基礎を問題で読むとき、最も適切な見方はどれですか。

まとめ