問題 No.1685
モンテカルロ法に関する記述として、最も不適切なものを1つ選べ。
【正解の解説】
過去の膨大な学習データに基づき、勾配降下法を用いて損失関数の極小値を決定的に求める最適化アルゴリズムである。
選択肢Cの内容は、教師あり学習における誤差逆伝播法と勾配降下法を指しており、確率的シミュレーションであるモンテカルロ法とは概念が根本的に異なります。
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【その他の選択肢の解説】
数学的な厳密解を導出することが困難な多次元積分の計算などにおいて、近似的な解を推定する手法である。
高次元の積分や複雑な確率モデルにおいて、解析的に解くのが困難な場合に乱数を用いることで近似値を算出する手法として正しく記述されています。
乱数を用いてシミュレーションを何度も繰り返すことで、統計的な推論に基づき解を導き出す手法である。
多量の試行を重ねることで、大数の法則に基づき真の値へと収束させるというモンテカルロ法の基本原理を説明しています。
試行回数を増やすことで統計的な精度が高まるが、計算コストが膨大になりやすいという特徴がある。
モンテカルロ法は精度を上げるために多大な試行回数を必要とする場合があり、計算負荷の増大が実用上の課題となる点は正しい記述です。