問題
問65
AIにおける機械学習の学習方法に関する次の記述中の a～c に入れる字句の適切な組合せはどれか。
教師あり学習は、正解を付けた学習データを入力することによって、[ a ] と呼ばれる手法で未知のデータを複数のクラスに分けたり、[ b ] と呼ばれる手法でデータの関係性を見つけたりすることができるようになる学習方法である。
教師なし学習は、正解を付けない学習データを入力することによって、[ c ] と呼ばれる手法などで次第にデータを正しくグループ分けできるようになる学習方法である。
[出典：ITパスポート試験 令和6年度 問65]
スポンサーリンク
正解
正解は「ウ」です。
解説
機械学習には「教師あり学習」と「教師なし学習」の2つの主要な学習方法があります。
教師あり学習では、ラベル付きデータを用いて学習を行い、未知のデータを分類するための手法として「分類」、数値を予測するための手法として「回帰」があります。
したがって、a に入るのは「分類」、b には「回帰」が適切です。
教師なし学習では、データにラベルがなく、隠れたパターンを見つけるための手法として「クラスタリング」が用いられます。
したがって、c には「クラスタリング」が適切です。
ア（回帰, 分類, クラスタリング）:
回帰と分類の順序が逆であるため、誤りです。
イ（クラスタリング, 分類, 回帰）:
教師あり学習の分類にクラスタリングが含まれており、誤りです。
エ（分類, クラスタリング, 回帰）:
回帰の位置が誤っており、分類の後に回帰が来るべきです。
難易度
普通
機械学習の基本概念についての理解が必要ですが、ITパスポート試験の学習範囲に含まれるため、適切な対策をすれば解答できる問題です。
スポンサーリンク
用語補足
分類:
データを事前に定められたカテゴリに分ける手法。例えば、メールを「スパム」と「非スパム」に分類するなど。
回帰:
数値データを予測する手法。例えば、過去の売上データから次月の売上を予測するなど。
クラスタリング:
データのパターンを見つけてグループ化する手法。例えば、顧客の購買傾向によってグループを分けるなど。
対策
- 機械学習の基本概念を理解し、教師あり学習と教師なし学習の違いを明確に把握することが重要です。
