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機械学習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。
| ア | 個々の行動に対しての善しあしを得点として与えることによって、得点が最も多く得られるような方策を学習する。 |
| イ | コンピュータ利用者の挙動データを蓄積し、挙動データの出現頻度に従って次の挙動を推論する。 |
| ウ | 正解のデータを提示したり、データが誤りであることを指摘したりすることによって、未知のデータに対して正誤を得ることを助ける。 |
| エ | 正解のデータを提示せずに、統計的性質や、ある種の条件によって入力パターンを判定したり、クラスタリングしたりする。 |
答え ウ
【解説】
機械学習には教師あり(ラベル付き)と教師なし(ラベルなし)があり、教師ありではデータと分類の結果(ラベル)をセットで大量に与え、コンピュータの中で分類ごとの特徴を学習することで、分類(ラベル)のないデータを与えたときに、正しい分類ができるようになります。
教師ありの機械学習でAIを成熟させるものとしては、画像解析(医療でのレントゲン、CT、MRIのデータから病気の有無の診断)や文字認識(手書き文書のデータ化)などがあります。
【キーワード】
・機械学習