問題
AI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。
選択肢
- 1ア 正解ラベル付きのデータを使ってモデルを学習させる手法
- 2イ データにラベルを付けずにグループ分けを行う手法
- 3ウ 試行錯誤を繰り返して報酬を最大化する手法
- 4エ 人間が手動でルールを定義する手法
解答と解説を見る
正解
1. ア 正解ラベル付きのデータを使ってモデルを学習させる手法
解説
教師あり学習は、入力データとそれに対応する正解ラベル（教師データ）を与えてモデルを学習させる手法です。画像分類やスパムメール判定などに使われます。ラベルなしのグループ分けは教師なし学習、報酬最大化は強化学習です。