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48問: Goodfellowらの『Deep Learning』（2016）第1章は、教師ありの深層学習に必要なラベル付きデータの量について、2016年時点のおおまかな目

「カテゴリあたり約5,000件…1,000万件以上…」が適切です。Goodfellowらの『Deep Learning』第1章は、2016年時点のおおまかな目安として、教師ありの深層学習はカテゴリあたり約5,000件のラベル付きの例でおおむね許容できる性能に達し、少なくとも1,000万件の例で学習すると人間並みかそれ以上になるとしています。

「約500件」「10万件ほど」とする記述は、数字を1桁から2桁小さく取り違えています。「すでに確立されており」とする記述は逆で、同書はこれより小さいデータでうまく学習することを重要な研究領域としています。

「ラベルの無い大量の例は役立たない」とする記述も逆で、同書はその研究の焦点として、ラベルの無い大量の例を教師なし学習や半教師あり学習で生かす方法を挙げています。目安の数字と、残された課題の向きをあわせて押さえましょう。