2019年 秋期 応用情報技術者 午前 問4

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。

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