あるMLエンジニアが機械学習タスクの種類を整理しています。入力データと出力データがともにシーケンス（系列）である問題タイプに該当するユースケースを2つ選択してください。
- A. 日本語のテキストを英語に自動翻訳する機械翻訳システム
- B. 過去12か月の気温データから翌月の平均気温を予測する
- C. 顧客の年齢・年収・勤続年数から融資審査の合否を判定する
- D. 商品の画像から「良品」「不良品」を判別する検査システム
- E. 音声録音データから発話内容をテキストに変換する音声認識システム
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正解: A, E
Sequence-to-Sequence（Seq2Seq）タスクは、入力・出力の両方がシーケンス（系列データ）である問題です。音声認識（音声波形→テキストトークン列）と機械翻訳（日本語トークン列→英語トークン列）はどちらも入出力がシーケンスであり、代表的なSeq2Seqタスクです（E・A）。融資審査の合否判定は固定長の数値入力から2値ラベルを出力する分類問題であり、Seq2Seqではありません（C）。気温予測は時系列入力から単一数値を出力する回帰問題です（B）。画像の良品・不良品判別は画像から単一カテゴリラベルを出力する分類問題であり、Seq2Seqには該当しません（D）。