DA-K17｜情報Ⅰ 対策問題

正答

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この問題のポイント

機械学習（データからの自動的な学習） を問う問題です。3つの学習方式まで区別できると盤石です。

解説

機械学習とは、人がルールを1つずつプログラムするのではなく、コンピュータ自身が大量のデータからパターンや規則性を見つけ出し、予測や分類の精度を高めていく技術です。AI(人工知能)を支える中核技術で、「データから自動的に学ぶ」という点が従来のプログラミングとの決定的な違いです。

機械学習は学び方によって3つに大別されます。①教師あり学習: 「この画像はネコ」のような正解ラベル付きデータで学習し、分類や数値予測(回帰)を行う。②教師なし学習: 正解なしのデータから構造を見つける(似たものをまとめるクラスタリングなど)。③強化学習: 行動の結果として得られる報酬をもとに、試行錯誤で良い行動を学ぶ(ゲームAIなど)。

限界の理解も重要です。学習データに偏りがあると、予測や判断にも偏り(バイアス)が生じます。例えば特定の属性のデータばかりで学習した顔認識は、他の属性で精度が下がることがあります。「機械学習は万能ではなく、データの質に依存する」という視点が問われます。

共通テストでは、機械学習の定義のほか、3方式の名前と具体例の対応、データの偏りの問題点を答えさせる形で出題されます。

選択肢の確認

1．○ データからパターンを自動的に学び精度を高めるのは機械学習。
2．× 機械翻訳は言語を自動翻訳する技術で、機械学習の「応用先」の一つ。技術そのものの名前ではない。
3．× 遠隔操作は離れた場所から機器を操作することで、学習とは無関係。
4．× 自動保存はファイルを自動的に保存する機能で、学習とは無関係。

ここだけは覚えよう

機械学習=データからパターンを自動で学ぶ技術 — 教師あり(正解付き)・教師なし(正解なし)・強化(報酬)の3方式。