生成AIパスポート 第6回　生成AI　問3（全12問）

ラベルのないデータから学ぶ方法の1つである「デノイジング（ノイズ除去）」について、Google「機械学習用語集」の説明に照らして、不適切なものを1つ選びなさい。

1. 1デノイジングは自己教師あり学習のよくある方法で、データにわざとノイズを加え、モデルがそのノイズを取り除こうとする。
2. 2デノイジングでは、もとのデータセットが目標（ラベル）になり、ノイズを加えたデータが入力になる。
3. 3デノイジングでは、人が1つずつ正解ラベルを付けたデータが必ず必要になる。
4. 4穴埋め型（マスク）言語モデルの中には、ラベルのない文の一部のトークンを隠し、もとのトークンを予測させる形でデノイジングを使うものがある。

選択肢を押すと答え合わせができます。