令和元年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問4

解説

教師なし学習は正解ラベルを与えずにデータそのものの構造を見つけ出す学習方式で，代表例がクラスタリングです。クラスタリングはデータ間の類似度を定義し，似たもの同士が同じグループになるようにデータを自動的に分けます。分類や回帰のように正解値を与える手法は教師あり学習に分類されます。

選択肢ごとの解説

• ア誤り。既存のグループ分けを基に分離境界を定めて判別する手法は，正解ラベル付きデータを用いる教師あり学習（分類）の説明です。
• イ誤り。乱数で疑似データを作って数値計算により解を推定するモンテカルロ法は，シミュレーション手法であって機械学習の学習方式ではありません。
• ウ正しい。データ同士の類似度に基づいて自動的にグループ化するクラスタリングは，正解ラベルを用いない教師なし学習の代表的な手法です。
• エ誤り。近似曲線を当てはめて補完や予測を行う回帰分析は，目的変数という正解値を用いる教師あり学習に当たります。