平成31年度 春期 午前 問4
情報に関する理論
教師あり学習の説明
機械学習における教師あり学習の説明として,最も適切なものはどれか。
- ア個々の行動に対しての善しあしを得点として与えることによって,得点が最も多く得られるような方策を学習する。
- イコンピュータ利用者の挙動データを蓄積し,挙動データの出現頻度に従って次の挙動を推論する。
- ウ正解のデータを提示したり,データが誤りであることを指摘したりすることによって,未知のデータに対して正誤を得ることを助ける。
- エ正解のデータを提示せずに,統計的性質や,ある種の条件によって入力パターンを判定したり,クラスタリングしたりする。
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✓ これが正解ウ正解のデータを提示したり,データが誤りであることを指摘したりすることによって,未知のデータに対して正誤を得ることを助ける。
解説
正解を示して、未知のデータの正誤を導けるようにします。
機械学習は、与える手がかりの違いで大きく三つに分かれます。教師あり学習は、正解が付いた例をあらかじめ与える形です。これは正解、これは誤りと示しながら学ばせます。そうして作った規則を、まだ見ていないデータに当てはめます。正解の肢が述べているのは、この流れです。教師なし学習では、正解を示さずに性質だけから分けさせます。似たものを寄せ集める働きが、その代表です。強化学習では、行いごとに点を与えて、点が多くなる方策を探させます。正解ではなく、良し悪しの点が手がかりになります。三つの違いは、何を教えるかにあります。正解を教えるのか、何も教えないのか、点だけを教えるのかです。出現の頻度から次を推し量る話は、この三分けとは別の系統です。教師ありでは、正解を付ける作業に人手がかかります。その手間が質を決めます。
ほかの選択肢はなぜ違うのか
- ア個々の行動に対しての善しあしを得点として…:行いごとに点を与え、点が多くなる方策を学ばせる形です。与えているのは正解ではなく、良し悪しの点です。試しながら方策を育てる点が特徴になります。強化学習と呼ばれる別の系統です。正解が分からない場面で使えます。試行が必要です。
- イコンピュータ利用者の挙動データを蓄積し,…:利用者の動きを貯め、出現の頻度から次を推し量る形です。統計の当てはめに近く、正解を示す話ではありません。三つの分け方のどれにも当てはまりません。頻度だけを手がかりにしています。学ばせているとは言えません。並びを数えます。
- エ正解のデータを提示せずに,統計的性質や,…:正解を示さず、性質や条件から入力を分ける形です。似たものを寄せ集める働きが代表になります。教師なし学習と呼ばれる別の系統です。分かれた集まりの意味は、人が後から読みます。集まりの数は先に決めることもあります。
この問題の用語
- 機械学習大量のデータから、きまりを自分で見つけ出させるやり方です。集めて整えたデータを分析し、新しい傾向を導く段階で使います。
- パターン繰り返し現れる規則性や、決まった形のことを指します。膨大なデータを処理して、そこに隠れた規則性を見つける使い方が広がりました。
- クラスタリング似ているもの同士を自動でまとめ、集まりを見つける手法です。大量のデータから新しい傾向を導き出すときに使います。
出典:平成31年度 春期 基本情報技術者試験 午前 問4
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