分類テクノロジ系 » 基礎理論 » 情報に関する理論新しい試験18-1 機械学習年度令和6年度の100問の一覧
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。
正解と解説
正解：ウ
ア× 分類と回帰が逆です。未知のデータを複数のクラスに分けるのが分類、データの関係性から数値を予測するのが回帰です。
イ× クラスタリングは正解を付けないデータで学ぶ教師なし学習の手法なので、a には入りません。回帰は教師あり学習の手法なので、c にも入りません。
ウ○ 正解 クラスに分ける分類、データの関係性を見つける回帰、正解なしでグループ分けするクラスタリングの順で、記述と合っています。
エ× クラスタリングは教師なし学習の手法なので b には入らず、回帰は教師あり学習の手法なので c には入りません。
解説
機械学習は、学習データの与え方で分かれます。正解を付けたデータで学ぶ教師あり学習と、正解を付けないデータから、似ている度合いなどを手がかりにデータのまとまりを見つける教師なし学習です。
教師あり学習の代表的な手法は2つあります。データがどのクラス（種類）に属するかを当てる分類と、データどうしの関係から売上のような数値を予測する回帰です。教師なし学習の代表は、似たデータどうしをまとめてグループに分けるクラスタリングです。「複数のクラスに分ける」は分類、「データの関係性」は回帰、「正解なしでグループ分け」はクラスタリングと、記述の言葉から決まります。
教科書 18-1この問題の知識
機械学習は、人がルールを書く代わりに、コンピュータがデータから規則を学ぶ技術です。正解つきのデータで学ぶ教師あり学習（分類・回帰）、正解なしでまとまりを見つける教師なし学習（クラスタリング）、報酬で行動を学ぶ強化学習、そして学習データとテストデータ、過学習までをまとめます。
この節で扱うこと：機械学習の種類・特徴・モデル精度の改善・評価
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出典：IPA「ITパスポート試験 公開問題」令和6年度 問65。問題文と選択肢は改変せずに引用しています（表・図は文字に書き起こしたもの）。正解は IPA 公表の解答例によります。