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。
ア |
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 |
イ |
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 |
ウ |
データ同士の類似度を定義し、その定義した類似度に従って似たもの同士は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 |
エ |
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補完や未来予測を行う回帰分析 |
答え ウ
【解説】
ア |
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は、教師あり学習です。 |
イ |
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は、強化学習です。 |
ウ |
データ同士の類似度を定義し、その定義した類似度に従って似たもの同士は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は、教師なし学習です。 |
エ |
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補完や未来予測を行う回帰分析は、教師あり学習です。 |
【キーワード】
・機械学習
【キーワードの解説】
- 機械学習
データから反復的に学習し、そこに潜むパターンを見つけ出すことです。
そして、学習した結果を新たにデータにあてはめることで、パターンにしたがって未来を予測することができるようになります。
大量のデータから自動的に構築可能になるため、さまざまな分野で応用されています。
もっと、「機械学習」について調べてみよう。
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