中小企業診断士の過去問
令和4年度（2022年）
経営情報システム 問15

機械学習とは、マシーンラーニングとも呼ばれているAIの人間の学習に相当する部分のことです。

一定の計算方法に基づいて入力されたデータからAIがパターンやルールを発見して、新たに入力されたデータにそれを当てはめて識別や予測などを行うことです。

機械学習の中には教師あり学習と教師なし学習があります。

教師あり学習とは、事前に与えられたデータを例題とみなして、それをガイドに学習する手法です。

教師なし学習とは、与えられたデータを外的基準なしに分類などをすることです。

上記をふまえて各選択肢をみていきます。

a:クラスタリングとは、与えられたデータを外的基準なしに自動的分類する手法であるため、教師なし学習に該当します。

そのため本選択肢は誤っています。

b:クラスタリングの説明として適切なため、本選択肢は正しいです。

c:分類の説明として適切なため、本選択肢は正しいです。

d:データをグループに分ける手法は分類ではなくクラスタリングに該当します。

そのため本選択肢は誤っています。

e:回帰は連続する値を予測する手法で、教師あり学習に含まれます。

そのため本選択肢は誤っています。

正しい選択肢の組み合わせは、　bとc　です。

「教師あり学習」とは、車、犬といった画像を入力データとして与え、その画像に対する正解も設定します。「教師あり学習」の特徴には、回帰や分類があります。

「教師なし学習」は、正解を設定しないで、データのみを与えます。そのため、正解の設定は人間が行います。「教師なし学習」の特徴には、クラスタリング、異常検知、次元削減があります。

機械学習のうち、

教師あり学習とは、学習データに正解を与えた状態で学習させる手法のことで、正解・不正解が明確な問題の解決に利用できる学習手法です。

教師なし学習とは、学習データに正解を与えない状態で学習させる手法のことで、予測や判定の対象となる正解が存在しません。

a.クラスタリングとは、データ間の類似度にもとづいて、データをグループ分けする手法のことで、教師なし学習です。

b.適切です。

c.適切です。分類は、教師あり学習です。

d.分類は、データをグループに分ける手法ではありません。

e.回帰は、連続する値を予測する手法で、教師あり学習です。