2.
「ベイズ最適化」がモデルに適用される主な理由は何ですか？
3.
「自己教師あり学習」はどのような手法ですか？
5.
スパース学習において、L1正則化がモデルに与える影響は何ですか？
6.
自己教師あり学習の代表的な手法「SimCLR」の特徴は何ですか？
7.
「アンサンブル学習」におけるブースティングの目的は何ですか？
8.
「教師あり学習」とはどのような学習方法ですか？
9.
「教師なし学習」でよく使用される次元削減手法はどれですか？
10.
半教師あり学習で使用される「擬似ラベル」の生成方法として正しいものはどれですか？
11.
「コントラスト学習（Contrastive Learning）」の目的は何ですか？
12.
「半教師あり学習」はどのようなデータを用いる学習方法ですか？
14.
「強化学習」におけるエージェントの目標は何ですか？
15.
「ハードサンプルマイニング」とは、どのような手法ですか？
16.
「スパース学習」とは何を目的とする手法ですか？
17.
「コントラスト学習」において、ポジティブペアとネガティブペアの定義は何ですか？
18.
「教師なしクラスタリング」でよく使われる手法はどれですか？
19.
「カーネルPCA」と通常のPCAの違いは何ですか？
