ベースラインモデル
ある企業が、画像の分類を初めてディープラーニングで行う。いきなり巨大なモデルを作る前に取るべき進め方として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
最初から最大のモデルを使い、ベースラインとは比べない
- B
ベースラインより精度が下がっても、複雑なモデルを必ず採用する
- C
単純なモデルや既存の学習済みモデルを基準（ベースライン）にして精度を測り、必要に応じて複雑にしていく
- D
モデルの精度を測らずに、運用を始める
正解と解説を見る
正解：C
単純なモデルや学習済みモデルをベースラインとして、複雑なモデルの効果を比べながら進める。
- A
誤り。効果を判断できない。
- B
誤り。精度が上がらないなら、単純な方がよい。
- C
正しい。ベースラインがあれば、複雑化の効果を判断できる。
- D
誤り。評価が不可欠。
このサイトの問題は、各試験の公開されているシラバスに沿って作ったオリジナルの模擬問題です。本試験の問題ではありません。日本ディープラーニング協会（JDLA）・一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）の公式サービスではありません。