G検定（ジェネラリスト検定） 人工知能とその動向 練習問題 第30問: ある工場で、製品の画像から良品と不良品を見分けるプログラムを作る。Goodfellowらの『Deep Learning』（2016）の5.1節が引くMitche

肢1が正解です。同書の5.1節によると、タスクTは機械学習のシステムが例をどう処理すべきかで表され、学習そのものはタスクではなく、タスクをこなす力を得るための手段です。

この事例では、画像を良品と不良品に振り分ける分類（B）がタスクTです。性能指標Pはタスクに合わせて設計する量的な尺度で、分類では正しい出力を返した例の割合（正解率）がよく使われ、学習に使ったものとは別のテスト用のデータで測ります。

テスト用の画像での正解率（C）がこれに当たります。経験Eは学習の間にふれるもので、多くの学習アルゴリズムはデータセット全体を経験するとされます。

ラベル付きの画像の集まり（A）が経験Eに当たります。肢2〜4はT・P・Eの対応を取り違えており、特に肢3は、設問文が定義を紹介した順（T・P・E）のまま空欄を埋めたものです。

何をするか（T）、どう測るか（P）、何から学ぶか（E）に分けて当てはめましょう。