ITパスポート 一問一答｜練習問題 第180問

解説

機械学習は、正解ラベル付きデータで学習する教師あり学習、正解ラベルなしのデータから構造やパターンを見つけ出す教師なし学習、報酬を手がかりに行動を学ぶ強化学習に大別される。教師なし学習の代表例がクラスタリングであり、正解ラベルのない顧客データを購買傾向などの類似性で自動的にグループ分けする本問の例がこれに該当する。誤答肢のうち、過去の売上データ（実績という正解）から将来を予測する回帰や、音声を文字に変換する音声認識は教師あり学習の典型例であり、囲碁やチェスで勝利する手を試行錯誤と報酬で学ぶのは強化学習の例である。試験では「ラベルあり＝教師あり」「ラベルなし・グループ分け＝教師なし」「報酬・試行錯誤＝強化学習」という対応で判別するのが定石である。