知識チェック

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1.

次の記述のうち、AI、機械学習、ディープ ラーニングの関係を最もよく説明しているのはどれですか?

機械学習は AI のサブセットであり、ディープ ラーニングは機械学習のサブセットです。

AI は機械学習のサブセットであり、機械学習はディープ ラーニングのサブセットです。

ディープ ラーニングは AI のサブセットであり、機械学習はディープ ラーニングのサブセットです。

AI、機械学習、ディープ ラーニングは、3 つの異なる関連のない分野です。

2.

住宅価格の予測に最も適したアルゴリズムはどれで、その理由は何ですか?

分類アルゴリズム。このアルゴリズムは、データを定義済みのカテゴリに並べ替えるために使用されるためです。

回帰アルゴリズム。このアルゴリズムは、入力変数に基づいて継続的な結果を予測するように設計されているためです。

回帰アルゴリズム。このアルゴリズムは、特性に基づいて類似のデータ ポイントをグループ化するためです。

分類アルゴリズム。このアルゴリズムは、最も早い販売の決定など、不動産業者に最適なソリューションを見つけるために使用されるためです。

3.

毎日の生活の中で AI の実用化に最も大きく貢献したマイルストーンはどれで、その理由は何ですか?

1950 年の Alan Turing の「機械は考えることができるか?」という問い。この問いが AI への関心を引き起こしたためです。

1956 年の Logic Theorist の開発。これは、AI プログラムの進歩が始まるきっかけとなる重要な技術的成果であったためです。

2000 年代のデータドリブン アプローチへの移行。

2010 年代の日常的な製品への仮想アシスタントの導入。

作業を確認する前にすべての問題に回答する必要があります。