問題
AI の機械学習における教師なし学習で用いられる手法として、最も適切なものはどれか。
選択肢
- 1幾つかのグループに分かれている既存データ間に分離境界を定め、新たなデータがどのグループに属するかはその分離境界によって判別するパターン認識手法
- 2数式で解を求めることが難しい場合に、乱数を使って疑似データを作り、数値計算をすることによって解を推定するモンテカルロ法
- 3データ同士の類似度を定義し、不ぞろいなデータ集合からデータ同士の類似性に従って似たもの同士が同じグループに入るようにデータをグループ化するクラスタリング
- 4プロットされた時系列データに対して、曲線の当てはめを行い、得られた近似曲線によってデータの傾向や未来予測を行う回帰分析
正解
3. データ同士の類似度を定義し、不ぞろいなデータ集合からデータ同士の類似性に従って似たもの同士が同じグループに入るようにデータをグループ化するクラスタリング
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解説
教師なし学習は、正解ラベルのないデータからデータ自身がもつ構造や規則性を見つけ出す手法である。クラスタリングはデータ同士の類似度に基づいて似たもの同士をまとめる代表的な教師なし学習である。アのパターン認識や分離境界の決定、エの回帰分析は正解（ラベルや目的変数）を用いる教師あり学習に該当する。よってウが正解。（出典: 令和元年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問4）
一問一答
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