問題
問60
AIの学習において「教師あり学習」の特徴として最も適切なものはどれか。
- ラベルのないデータを元に学習する
- あらかじめ学習せず、状況ごとに適応する
- 入力データと正解ラベルをセットで用いる
- 報酬に基づいて行動を学ぶ
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正解
正解は「ウ」です。
解説
正解は「入力データと正解ラベルをセットで用いる」です。教師あり学習とは、AIに学習させる際に「入力データ」とその「正解（ラベル）」をセットにして与える学習方法です。例えば、猫と犬の画像を分類する場合、猫の画像には「猫」というラベル、犬の画像には「犬」というラベルを付けて学習させます。これにより、AIは入力された特徴量から正解ラベルを予測できるようにモデルを構築します。言わば先生が正しい答えを教えながら学習させるイメージで、精度の高い予測や分類が可能です。
反対に、ラベルのないデータを使うのは「教師なし学習」、状況に応じて行動を学ぶのは「強化学習」と呼ばれるため、混同しないことが重要です。日常の例でいうと、学校の授業で先生が答えを教えてくれるのが教師あり学習、答えを教えられず自分で気づくのが教師なし学習、そしてゲームを繰り返して上達するのが強化学習と考えると理解しやすいです。
- ア(ラベルのないデータを元に学習する):
ラベルなしのデータを用いる学習は教師なし学習であり、教師あり学習の特徴とは異なります。 - イ(あらかじめ学習せず、状況ごとに適応する):
これは学習とは異なり、強化学習の一部やオンライン学習の考え方に近く、教師あり学習の説明ではありません。 - エ(報酬に基づいて行動を学ぶ):
報酬を受けて行動を学ぶのは強化学習の特徴であり、教師あり学習とは別の手法です。
難易度
この問題はAI学習の基本的な概念である「教師あり学習」の特徴を問うものであり、AIや機械学習に触れたことがあれば比較的解きやすい問題です。用語の違いや基本的な学習方法の特徴を正確に理解しているかがポイントとなります。
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用語補足
教師あり学習：
入力データとその正解ラベルをセットにしてAIに学習させる方法です。例えば、正しい答えを教えながら勉強するイメージです。
教師なし学習：
正解ラベルがないデータだけを使って、AIがデータの特徴やパターンを見つける学習方法です。例えば、グループ分け（クラスタリング）がこれにあたります。
強化学習：
AIが行動を取り、報酬を得てより良い行動を学ぶ方法です。ゲームの勝ち方を自分で試行錯誤して学ぶイメージです。
対策
AIの学習方法である教師あり学習、教師なし学習、強化学習の違いをしっかり理解しましょう。特に教師あり学習は「正解ラベル付きデータで学ぶ」という基本を覚え、具体例を用いてイメージすると理解が深まります。参考書やオンライン講座で用語の使い分けを繰り返し学習することが効果的です。
