ITパスポート 予想問題｜AIの「教師あり学習」の説明として… 第4回 第2問

解説

教師あり学習は、入力データと正解ラベル（答え）のペアを大量に与えてモデルを訓練し、訓練後に未知のデータに対する予測や分類を行わせる機械学習の手法である。迷惑メール判定や画像の分類、売上予測などが代表例であり、「正解ラベル付きのデータを使ってモデルを訓練し…」が正解である。ラベルなしデータから構造やパターンを発見するのは教師なし学習（クラスタリング等）、試行錯誤と報酬で行動を学習するのは強化学習（囲碁AIや自動運転等）、脳の神経回路を模した多層ネットワークはニューラルネットワーク／ディープラーニングの説明である。「教師あり・教師なし・強化学習」の3分類と代表例の対応はAI分野で最も出題頻度が高い基本事項である。