2024年版、GCP資格 PDE試験の「限られたリソースで効率的な機械学習モデルを構築する方法」に関する練習問題を勉強していきましょう。平易な問題文 → 実践的な問題文 → 問題の解き方・解説 → 用語説明の順番で効率的に学べます。
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「2024年版【GCP資格 PDE試験の練習問題】なんと5時間で学べる！」
GCP PDE問題文
「予算の制約により、リソースが限られた環境で住宅価格予測モデルを構築することになりました。どの学習アルゴリズムを選択するのが最も適切でしょうか？」
難解な表現での再記述
（GCPのPDE試験問題のような難解な表現での出題文。内容は上記問題文と同じ）
「不動産会社において、限定されたコンピューティングリソースを用いて住宅価格予測モデルの構築が求められています。この状況下で効率的に連続値予測を行うためには、線形回帰、ロジスティック回帰、リカレント・ニューラルネットワーク、フィードフォワード・ニューラルネットワークのうち、どのアルゴリズムを採用すべきか？」
問題の解説
- 予算の制限がある場合、計算コストの低いモデルを選択することが重要です。
- 住宅価格予測は連続値の予測問題であり、分類ではないため、線形回帰が最適な選択です。
- ロジスティック回帰は分類問題に用いられ、リカレントおよびフィードフォワード・ニューラルネットワークはより多くの計算リソースを必要とするため、このシナリオには適していません。
解決手順の説明
- まず、住宅価格データとそれに関連する特徴量を収集します。
- 線形回帰モデルを構築し、これらのデータを使用してモデルを訓練します。
- 訓練されたモデルを検証し、予測性能を評価します。
各用語の説明
- 線形回帰: 連続値予測に使用される教師あり学習アルゴリズム。
- ロジスティック回帰: 分類問題に使用される教師あり学習アルゴリズム。
- リカレント・ニューラルネットワーク: 時系列データ処理に適したディープラーニングのアーキテクチャ。
- フィードフォワード・ニューラルネットワーク: 入力から出力への一方向のデータフローを持つニューラルネットワーク。
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