問題 No.1664
機械学習における「教師なし学習」の説明として、最も適切なものを1つ選べ。
【正解の解説】
入力データに対して事前に正解ラベルを付与せず、データが内在する構造や規則性を自律的に抽出する手法。
教師なし学習は正解ラベルを使わず、データの分布や相関関係、クラスタリングによってデータの背後にある特徴を見つけ出す手法です。
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【その他の選択肢の解説】
大量の入力データとそれに対応する出力ラベルをセットで与えることで、データ間の写像関数を直接学習する手法。
入力とラベルのペアを用いて学習を行うのは教師あり学習の定義であり、教師なし学習ではラベルは使用されません。
環境内での試行錯誤を通じて得られる報酬を最大化するように、エージェントの行動方策を段階的に改善する手法。
報酬に基づいた学習は強化学習の手法であり、データ自体の構造発見を目的とする教師なし学習とはアプローチが異なります。
少数のラベル付きデータと多数のラベルなしデータを組み合わせ、精度の高いモデルを効率的に作成する手法。
ラベル付きデータとラベルなしデータを併用するのは半教師あり学習であり、ラベルを一切使用しない教師なし学習とは区別されます。