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問 3
第1章: AI（人工知能）機械学習の分野で知られる「ノーフリーランチ定理」が示す考え方として、最も適切なものはどれか。
Aあらゆる種類の問題に対して常に他より優れた性能を発揮する万能なアルゴリズムは存在しない正解
B学習データを無償で大量に集めさえすれば、どのようなアルゴリズムを選んでも同じ精度に到達する
C計算資源を増やしていけば、アルゴリズムの選択によらず学習にかかる時間をゼロに近づけられる
Dディープラーニングはあらゆる課題において従来手法より高い精度を出せることが理論的に証明されている
解説
ノーフリーランチ定理は、考えられるすべての問題を平均すると、どの探索・学習アルゴリズムも性能は等しくなる、すなわち「あらゆる問題に万能なアルゴリズムは存在しない」ことを示した定理です。そのため実務では、扱うデータの性質や目的に合わせて手法を選び、複数を比較検証する姿勢が欠かせません。データを大量に集めれば手法によらず同じ精度に達するという記述や、計算資源を増やせば学習時間がゼロに近づくという記述は、この定理とは無関係な誤りです。ディープラーニングも万能ではなく、データが少ない場合や表形式のデータでは他の手法が上回ることも多いため、あらゆる課題で優れていると証明されているという記述も誤りです。