FUNDAMENTAL INFORMATION TECHNOLOGY ENGINEER
基本情報技術者の問題解説
問題
教師あり学習の説明として適切なものはどれか。
- ア 試行錯誤を繰り返し、報酬を最大化する行動を学習する方法
- イ 入力データと正解ラベルの組を用いてモデルを訓練する学習方法
- ウ 正解ラベルなしのデータからパターンを発見する学習方法
- エ 少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせる学習方法
出典：オリジナル問題｜参考範囲：試験要綱Ver.5.5 / FEシラバスVer.9.2 科目A範囲
正解と解説
正解：入力データと正解ラベルの組を用いてモデルを訓練する学習方法
教師あり学習は、入力データと正解ラベルの組を使って、入力から正しい出力を予測するモデルを学習する方法である。画像が犬か猫かを分類する、売上額を予測する、といった分類・回帰の問題で使われる。
報酬を最大化する行動を試行錯誤で学ぶのは強化学習、ラベルなしデータからまとまりや規則性を探すのは教師なし学習、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせるのは半教師あり学習である。
この問題について
IPAが公開するシラバス・試験範囲・公開問題の出題形式を参考にした独自作成問題。公式問題・過去問題の転載ではありません。
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