問題 No.1683
機械学習における「sim2real」の定義として、最も適切なものはどれか。
【正解の解説】
バーチャル空間で学習したアルゴリズムを、物理的な現実環境へと適用させて動作させる技術。
sim2realは、シミュレーション内で蓄積された知識や学習済みモデルを現実世界の環境で活用し、ギャップを埋める技術を指します。
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【その他の選択肢の解説】
現実世界のデータを収集してシミュレーション環境を構築し、モデルの精度検証を行う技術。
これはシミュレーション環境の構築そのものであり、学習モデルの転移や適応を指すsim2realの定義とは異なります。
現実世界の映像を仮想空間にリアルタイムでレンダリングし、強化学習の学習効率を高める手法。
これはシミュレーションの忠実度を高める手法ですが、モデルの現実環境への適用プロセスであるsim2realとは異なります。
物理演算エンジンを用いて現実の物理現象を完全に再現し、シミュレーション誤差をゼロにする技術。
シミュレーションと現実の誤差を完全にゼロにすることは不可能に近く、sim2realはむしろその乖離がある前提での適応技術を指します。