人工知能をめぐる動向と手法
教師あり学習と教師なし学習の違いに関する説明として最も適切なものはどれか。
- A教師あり学習はラベルのないデータのみを使い、教師なし学習はラベル付きデータのみを使う
- B両者とも学習には必ず正解ラベル付きデータが必要である
- C教師あり学習は環境から得られる報酬を最大化するように行動方策を学習する
- ✓教師あり学習は正解ラベル付きデータから入力と出力の関係を学習し、教師なし学習はラベルのないデータから構造やパターンを見つけ出す
解説
教師あり学習は入力と正解ラベルの組から予測モデルを学習する手法であり、教師なし学習はラベルのないデータからクラスタリングや次元削減などによって構造を見出す手法である。報酬をもとに方策を学習するのは強化学習であり、教師あり学習の説明としては誤り。
根拠シラバス「機械学習の概要」「教師あり学習」「教師なし学習」