2024年版、GCP資格 PDE試験の「画像中の人間の顔の表情を認識するニューラルネットワークの構築」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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GCP PDE問題文
「セキュリティ会社で働くデータ分析エンジニアとして、画像に写った人の顔の表情を識別するニューラルネットワークを作成しています。このプロジェクトでは、顔が写っているかどうかの情報が付いた画像データセットを使用します。このデータを使って、最も効果的な表情認識アプローチは何でしょうか？」
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）
「セキュリティ会社に勤めるデータ分析エンジニアとして、ラベル付き画像データセットを用いて人間の顔の表情を識別するニューラルネットワークモデルの構築を担当しています。効果的な顔認識アプローチとして、K-meansクラスタリング、特徴工学、深層学習による多層ニューラルネットワーク構築などの手法が考慮されています。この中で最も適切な手法はどれでしょうか？」
問題の解説
- 人間の顔の表情を認識するためには、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が効果的です。
- CNNは、画像認識や物体検出、領域推定などの分野で広く利用されています。
- この問題では、深層学習を用いたCNNの構築が最も効果的なアプローチと考えられます。
解決手順の説明
- まず、深層学習の一種であるCNNを用いてニューラルネットワークを構築します。
- CNNは画像の特徴を自動的に学習し、顔の表情を識別するのに役立ちます。
- この方法で、正確な表情認識が可能になります。
各用語の説明
- ニューラルネットワーク: 機械学習において複雑な関数を近似するために使用される数学的モデル。
- 畳み込みニューラルネットワーク (CNN): 画像の特徴を効果的に学習するための深層学習モデル。
- 特徴工学: データの特徴を抽出し、学習アルゴリズムが効果的に利用できるように加工するプロセス。
- K-meansクラスタリング: 教師なし学習のアルゴリズムの一つ。データをK個のクラスタに分けることで、類似したデータポイントをグループ化する
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