DA-K38｜情報Ⅰ 対策問題

正答

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この問題のポイント

教師あり学習（正解付きデータからの学習） を問う問題です。「教師=正解ラベル」と読み替えるのがコツです。

解説

教師あり学習とは、機械学習のうち、正解のラベルが付いたデータで学習する方式です。「この画像はネコ」「この画像はイヌ」のように正解付きの例を大量に与えると、コンピュータは特徴と正解の対応を学び、新しいデータに対して正解を予測できるようになります。「教師」とは人間の先生ではなく、データに付けられた正解ラベルのことです。

教師あり学習ができることは大きく2つあります。①分類: データをカテゴリに振り分ける(迷惑メールかどうか、画像に写る動物の判定)。②回帰: 数値を予測する(過去の気温と売上から明日の売上を予測)。

他の2方式との対比で覚えましょう。教師なし学習は正解ラベルなしのデータから構造を見つける方式で、似たものを自動でまとめるクラスタリングが代表です。強化学習は、行動の結果として得られる報酬を手がかりに試行錯誤で良い行動を学ぶ方式で、ゲームAIやロボット制御に使われます。

共通テストでは、「正解ラベルの有無」で教師あり・教師なしを判定させたり、具体例(迷惑メール判定・顧客のグループ分けなど)がどの方式かを答えさせたりする形で出題されます。「正解付き=教師あり、正解なし=教師なし、報酬=強化」の3点対応が得点の鍵です。

選択肢の確認

1．○ 正解のラベル付きデータで学習して分類・予測するのは教師あり学習。
2．× 教師なし学習は正解ラベルを使わず、データの構造(グループ)を見つける方式。
3．× 強化学習は報酬をもとに試行錯誤で行動を学ぶ方式。
4．× 丸暗記学習は機械学習の方式の名前ではない。

ここだけは覚えよう

正解ラベル付きで学ぶ=教師あり学習(分類・回帰) — 正解なし=教師なし、報酬で学ぶ=強化学習。