生成AIパスポート 第1回 AIの基礎と歴史 問4(全12問)
教師なし学習が主に使われる用途として、適切なものを1つ選びなさい。
不適切。数値を予測する「回帰」で、正解の売上データを使う教師あり学習である。
適切(これが正解)。正解のラベルを付けないデータからまとまりを見つける「クラスタリング」は、教師なし学習の代表的な用途である。
不適切。ラベル付きデータでの「分類」で、教師あり学習である。
不適切。試行錯誤と報酬で学ぶのは強化学習である。
選択肢を押すと答え合わせができます。
論点
生成AIパスポート » AIの基礎と歴史 » 教師なし学習(クラスタリング・次元削減)
正解
2
解説
教師なし学習では、正解のラベルを付けないデータを使う。データの中にある構造を見つけるのが目的で、クラスタリング(グループ分け)や次元削減に使われる。