応用情報技術者試験 応用情報技術者試験 令和元年度秋期 午前 問4: AI の機械学習における教師なし学習で用いられる手法として，最も適切なものはどれか。

問題本文

AI の機械学習における教師なし学習で用いられる手法として，最も適切なものはどれか。

選択肢

• ア.幾つかのグループに分かれている既存データ間に分離境界を定め，新たなデータがどのグループに属するかはその分離境界によって判別するパターン認識手法
• イ.数式で解を求めることが難しい場合に，乱数を使って疑似データを作り，数値計算をすることによって解を推定するモンテカルロ法
• ウ.データ同士の類似度を定義し，その定義した類似度に従って似たもの同士は同じグループに入るようにデータをグループ化するクラスタリング
• エ.プロットされた時系列データに対して，曲線の当てはめを行い，得られた近似曲線によってデータの補完や未来予測を行う回帰分析

正解

ウ. データ同士の類似度を定義し，その定義した類似度に従って似たもの同士は同じグループに入るようにデータをグループ化するクラスタリング

解説

教師なし学習とは、正解(教師データ)を与えずに大量のデータを機械が自動でグループ分けする学習方法であり、代表手法に主成分分析や k-means 法に代表されるクラスタリングがある。ウは「類似度に従って似たもの同士を同じグループにまとめる」というクラスタリングそのもので、正解を与えず構造を見つける教師なし学習に該当する。よって正解は ウ である。

選択肢ごとの解説

• ア.あらかじめグループ分けされた既存データ(＝正解付きデータ)から分離境界を学び、新規データを分類するパターン認識は、正解を与える教師あり学習に該当するので誤り。
• イ.モンテカルロ法は乱数を使って数値計算で解を推定するシミュレーション手法であり、データから学習する機械学習の手法ではないので誤り。
• ウ.類似度に基づき似たデータ同士をグループ化するクラスタリングは、正解ラベルなしでデータを分類する教師なし学習の代表手法であり、正しい。
• エ.回帰分析は、正解となる出力値(時系列の値)に近似曲線を当てはめて予測する手法で、正解を与える教師あり学習に分類されるので誤り。