FUNDAMENTAL INFORMATION TECHNOLOGY ENGINEER
基本情報技術者の問題解説
問題
分類や回帰で用いられる、入力データと正解ラベルの組から学習する方法はどれか。
- ア 少量のラベル付きと大量のラベルなしデータを組合せる学習方法
- イ 入力と正解ラベルの組でモデルを訓練する学習方法
- ウ 試行錯誤で報酬を最大化する学習方法
- エ 正解ラベルなしでパターンを発見する学習方法
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：入力と正解ラベルの組でモデルを訓練する学習方法
入力データと正解ラベルの組から学習し、分類や回帰に使う方法は教師あり学習である。例えば、過去の顧客データと購入有無を学習して新規顧客の購入可能性を予測する場合は、正解ラベル付きデータを使うので教師あり学習である。
少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを使うのは半教師あり学習、報酬を最大化する行動を学ぶのは強化学習、正解ラベルなしでクラスタなどを見つけるのは教師なし学習である。ラベルの有無で切り分ける。
この問題について
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