G検定｜向きを変えて学習する

ANSWER & EXPLANATION

正解：B

元データを変形して学習例の多様性を増やす方法です。画像をどう出力したいかで、認識課題の種類が変わります。

選択肢のポイント

• A画像キャプション生成は画像の内容を自然言語の説明文へ変える課題です。この設問で求める働きとは異なります。
• B正解です。元データを変形して学習例の多様性を増やす方法です。
• Cセマンティックセグメンテーションは画素ごとに意味上のクラスを割り当てる課題です。この設問で求める働きとは異なります。
• DOCRは画像に写る文字を認識して文字データへ変える技術です。この設問で求める働きとは異なります。

関連キーワード

• データ拡張
• 画像AIの応用

参考にした公式情報：日本ディープラーニング協会 G検定の試験範囲（シラバス） / 確認日：2026年9月28日