基礎理論｜令和6年度 ITパスポート試験 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。
| a | b | c | |
|---|---|---|---|
| ア | 回帰 | 分類 | クラスタリング |
| イ | クラスタリング | 分類 | 回帰 |
| ウ | 分類 | 回帰 | クラスタリング |
| エ | 分類 | クラスタリング | 回帰 |
- 回帰 分類 クラスタリング
- クラスタリング 分類 回帰
- ✓ これが正解分類 回帰 クラスタリング
- 分類 クラスタリング 回帰
解説
仕分けと当てはめが正解つき、寄せ集めが正解なしの側です。
教師あり学習は、あらかじめ正解を付けたデータを与えて覚えさせる方法です。できるようになることは二つあります。一つは、未知のものをいくつかの組のどれかに振り分けることで、これを分類といいます。よってaは分類です。もう一つは、数量どうしの関係を見つけて値を当てはめることで、これを回帰といいます。よってbは回帰です。教師なし学習は正解を付けずに与える方法で、似たもの同士を寄せ集めて自然なまとまりを作らせます。この手法がクラスタリングです。よってcはクラスタリングです。分類とクラスタリングはどちらも組に分けるので紛らわしいのですが、組があらかじめ決まっているかどうかが違います。
ほかの選択肢はなぜ違うのか
- aを回帰、bを分類としています。複数のクラスに分けるという説明は組に振り分けることなので分類であり、関係性を見つけるという説明が回帰です。前の二つが入れ替わっています。
- aをクラスタリングとしています。クラスタリングは正解を付けない側の手法なので、教師あり学習の説明の中には入りません。正解を付けるかどうかで、三つの手法はまず二つに割れます。三つとも別の位置に当てられています。
- aは正しく分類ですが、bとcが入れ替わっています。関係性を見つけるのが回帰、正解なしで寄せ集めるのがクラスタリングです。正解の有無で二つを分けられます。aが合っているぶん、気づきにくい形です。
この問題に関係する言葉
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 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。
- 回帰
出典：令和6年度 ITパスポート試験 問65（改変：原典の図表をテキストに書き起こした）
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