1.
「コントラスト学習（Contrastive Learning）」の目的は何ですか？
2.
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？
3.
「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？
4.
「カーネルPCA」と通常のPCAの違いは何ですか？
5.
「自己教師あり学習」はどのような手法ですか？
6.
「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？
8.
「教師あり学習」とはどのような学習方法ですか？
10.
「強化学習」におけるエージェントの目標は何ですか？
11.
「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？
12.
「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？
13.
「ハードサンプルマイニング」とは、どのような手法ですか？
14.
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？
15.
「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？
17.
「スパース学習」とは何を目的とする手法ですか？
19.
自己教師あり学習の代表的な手法「SimCLR」の特徴は何ですか？
20.
「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？
