　データ分析

20問 • 2年前

小林健人

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問題一覧

入力層、中間層、出力層の構造を持つ学習モデル

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークを構成する要素

入力値, 重み

1.ニューラルネットワークにおける数値データの特徴量 2.ニューラルネットワークにおける入力層と重みの掛け合わせ 3.ニューラルネットワークにおける中間層と重みの掛け合わせ

入力層, 中間層, 出力層

入力値と重みで構成される関数

重みづけ総和関数

出力層で関数による数値導出手法 1.恒等関数 2.シグモイド関数 3.ソフトマックス関数

回帰, 二値分類, 多値分類

ニューラルネットワークの学習方法

誤差伝播法

誤差伝播法の学習方法

出力層の予測値と実測値の差を損失関数で求める, 損失関数をもとに重みとバイアスを更新, 更新バイアスと損失関数で誤差を減らしていく

分類と回帰を行う教師あり学習アルゴリズム

サポートベクターマシン

サポートベクターマシンの構成要素 1.回帰直線に1番近い値 2.サポートベクトルと回帰直線の誤差

サポートベクトル, マージン

マージンの種類 1.線形分離可能なマージン 2.誤分類を許容したマージン

ハードマージン, ソフトマージン

ソフトマージンの誤分類の許容範囲を決めるアルゴリズム

CーSVM

高次元空間に写像した非線形な分類・回帰が可能なデータ

カーネルトリック

1.特徴量が値以上か否かで境界を分割する方法 2.複数のモデルを組み合わせ、汎化性を向上させる学習 3.一部のサンプリングデータで学習し、平均で予測値を出すモデル 4.モデルの残差を予測し、足し合わせた和を教師データとするモデル

決定木, アンサンブル学習, ランダムフォレスト, 勾配ブースティング

ニューラルネットワーク層を深くして、勾配消失問題をある程度解消させたモデル

深層学習

深層学習のメリット

特徴量の定義が不要, 層を深くして様々な特徴抽出が可能, 転移学習が可能

自然言語処理 1.文章から特定表現を機械的に抽出するタスク 2.文章の要約、文章中の指示語の明確化、イベント情報抽出 3.ある文章を別の言語文章に機械的翻訳 4.文章がどのような項目か分類、検索 5.文章がネガティブかポジティブかニュートラルか判定 6.ユーザに対して好みに関する情報を予測、推薦するシステム 7.質問の意味を理解して、適切な回答をするタスク

固有表現抽出, 要約、知識獲得＆情報抽出, 機械翻訳, 検索・文書分類, 評判・感情分析, 推薦システム, 質問回答

音声認識による、分析項目

精度, レス速度, 可能音声ファイルの大きさ, 長さ, 料金システム

音声認識APIの数値分析において、WERとは何を表すか

挿入単語率＋置換単語数＋削除単語数を正解単語数で割ったもの

音声認識APIの数値分析において、CERとは何を表すか

挿入語数＋置換語数＋削除語数を正解語数で割ったもの

1.単語誤り率の略称 2.文字誤率の略称 3.WERの計算方法 4.CERの計算方法

WER, CER, （挿入単語数＋置換単語数＋削除単語数）/正解単語数, （挿入語数＋置換語数＋削除語数）/正解語数

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