問題
問24
教師あり学習の事例に関する記述として、最も適切なものはどれか。
- 衣料品を販売するサイトで、利用者が気に入った服の画像を送信すると、画像の特徴から利用者の好みを自動的に把握し、好みに合った商品を提案する。
- 気温、天候、積雪、風などの条件を与えて、あらかじめ準備しておいたルールベースのプログラムによって、ゲレンデの状態がスキーに適しているか判断する。
- 麺類の山からアームを使って一人分を取り、容器に盛り付ける動作の訓練を繰り返したロボットが、弁当の盛り付けを上手に行う。
- 録音された乳児の泣き声と、泣いている原因から成るデータを収集して入力することによって、乳児が泣いている原因を泣き声から推測する。
[出典：ITパスポート試験 令和4年度 問24]
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正解
正解は「エ」です。
解説
正解は「エ」です。教師あり学習とは、入力データとそれに対応する正解データを用いてモデルを訓練し、新しいデータに対して予測や分類を行う手法です。選択肢「エ」の「録音された乳児の泣き声と、泣いている原因から成るデータを収集して入力することによって、乳児が泣いている原因を泣き声から推測する」は、泣き声（入力データ）と泣いている原因（正解データ）を用いてモデルを訓練し、新しい泣き声に対して原因を推測するという教師あり学習の典型的な例です。
ア(衣料品を販売するサイトで、利用者が気に入った服の画像を送信すると、画像の特徴から利用者の好みを自動的に把握し、好みに合った商品を提案する。):
この選択肢は、利用者の好みを把握して商品を提案するという内容ですが、教師あり学習の具体的な事例とは言えません。
イ(気温、天候、積雪、風などの条件を与えて、あらかじめ準備しておいたルールベースのプログラムによって、ゲレンデの状態がスキーに適しているか判断する。):
この選択肢は、ルールベースのプログラムによる判断であり、教師あり学習の事例ではありません。
ウ(麺類の山からアームを使って一人分を取り、容器に盛り付ける動作の訓練を繰り返したロボットが、弁当の盛り付けを上手に行う。):
この選択肢は、ロボットの動作訓練に関する内容であり、教師あり学習の事例とは異なります。
難易度
普通
教師あり学習の基本的な理解が求められるため、IT未経験者や初心者にとってはやや難しいかもしれませんが、基本的な知識があれば解答可能です。
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用語補足
教師あり学習：
入力データとそれに対応する正解データを用いてモデルを訓練し、新しいデータに対して予測や分類を行う手法です。例えば、画像の特徴を用いて画像分類を行う場合などがあります。
モデル訓練：
モデル訓練とは、入力データと正解データを用いて機械学習モデルを最適化し、新しいデータに対して高い予測精度を持つようにするプロセスです。
対策
教師あり学習の基本的な概念とその具体的な事例を理解し、他の機械学習手法（教師なし学習、強化学習など）との違いを把握することが重要です。
