問24
頻出度★★☆
教師あり学習の事例に関する記述として, 最も適切なものはどれか。
令和4年度 ITパスポート試験 問24
テクノロジ系基礎理論 › 情報に関する理論
この問題の解説と、これまでの解答の記録です。
解説
問 24
不正解ア
「好みに合う／合わない」という正解ラベル付きのデータを与えているわけではなく、送信された画像の特徴から好みを自動的に把握している。ラベルなしのデータから特徴やパターンを見つけ出す教師なし学習 (特徴抽出・クラスタリング) に近く、教師あり学習の事例とは言えない。
不正解イ
あらかじめ準備しておいたルールベースのプログラムで判定しており、データから学習する過程が存在しない。そもそも機械学習ではないため、教師あり学習の事例に該当しない。
不正解ウ
盛り付ける動作の訓練を繰り返して上達しており、試行錯誤を通じて良い行動 (方策) を学んでいく強化学習に相当する。正解ラベル付きの学習データを与える教師あり学習とは異なる。
- エ
正解 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) を組にした学習データを大量に与えて学習し、未知の入力に対して正解を予測できるようにする手法である。エでは「録音された泣き声」という入力と、「泣いている原因」という正解ラベルを組にしたデータを収集して学習させ、新たな泣き声からその原因を推測している。入力と正解がペアになった学習データを用いる点が、まさに教師あり学習の典型例であり最も適切である。
ここがポイント
- 教師あり学習は「入力データ＋正解 (ラベル)」の組で学習し、未知データの正解を予測する。エのように学習データに正解 (原因) が付いているかが判別の決め手。
- 教師なし学習 (ラベルなしでパターン抽出・クラスタリング)、強化学習 (試行錯誤と報酬で方策を学習)、ルールベース (学習を伴わない) と明確に区別する。
用語