AI資格 模擬試験

G検定 模擬試験 第4回 問100・AIの社会実装に向けて（データの収集・加工・分析・学習）

アクティブラーニング

ラベル付けのコストが高い状況で、モデルが「判断に自信がない」データを優先して人に正解を付けてもらい、少ないラベルで精度を上げる手法として、最も適切なものを1つ選べ。

  1. A

    転移学習

  2. B

    アンサンブル学習

  3. C

    アクティブラーニング（能動学習）

  4. D

    強化学習

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正解：C

アクティブラーニングは、モデルが不確かなデータを選んで人にラベルを付けてもらう。ラベル付けのコストを抑えられる。

ラベルのないデータから、モデルが迷うものを選び、人がラベルを付けて学習し直す循環の図。

アクティブラーニング：モデルが迷うデータを選んで人にラベル付けしてもらい、少ないラベルで効率よく学習する。

学習のポイント：教師データの作成コストを下げる手法（半教師あり学習、自己教師あり学習）と合わせて整理する。

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