IT PASSPORT
ITパスポートの問題解説
問題
大量の画像データを学習させる際、あらかじめ「この画像は猫である」などの正解（ラベル）を付けたデータを与え、その入力と正解の対応関係をコンピュータに学ばせる機械学習の方法を何というか。
- ア 教師なし学習
- イ 強化学習
- ウ 転移学習
- エ 教師あり学習
出典：オリジナル問題｜参考範囲：IPA ITパスポート試験シラバス（最新版）、情報処理技術者試験の基礎知識
正解と解説
正解：教師あり学習
解説：機械学習は学習の仕方によっていくつかに分かれます。教師あり学習は、入力データと『これが正解』というラベルをセットで与え、その対応関係を学ばせる方法です。たとえば多数の画像に『猫』『犬』というラベルを付けて学習させ、未知の画像を分類できるようにします。これに対し、教師なし学習は正解を与えずにデータの似たもの同士をグループ分け（クラスタリング）し、強化学習は良い結果に報酬を与えて試行錯誤で行動を改善させます。なお転移学習は、ある分野で学んだ知識を別の似た課題に応用する手法で、ラベルの有無を表す分類とは観点が異なります。目的に応じて手法を使い分けるのがポイントです。
覚え方：『教師＝正解（ラベル）』と結びつけ、正解ありなら教師あり、正解なしで分類するなら教師なし、報酬で学ぶなら強化学習、と3種類を対比して覚えましょう。
他の選択肢はなぜ違う？
- ア教師なし学習は正解ラベルを与えずにデータの傾向やグループ分けを見つける方法で、ラベル付きデータから学ぶ本問の説明には当てはまりません。
- イ強化学習は行動の結果に報酬や罰を与え、試行錯誤を通じて望ましい行動を学ぶ方法で、あらかじめ正解ラベルを与える方式ではありません。
- ウ転移学習はある分野で学んだ知識を別の分野に応用する手法を指し、学習データに正解ラベルがあるかどうかを表す用語ではありません。
この問題について
IPAのITパスポート試験シラバスとIT基礎知識を参考に、Sikaku Master向けに独自作成した問題です。公式試験問題・過去問題の転載ではありません。
IPAの過去問題の転載ではなく、シラバス・公開情報に基づく独自問題として作成しています。