AI・データ
きょうしありがくしゅう
機械学習の代表的アプローチの一つで、入力と正解(ラベル)の組を大量に学習させて、未知の入力に対する予測モデルを構築する手法。画像分類、回帰、需要予測などが代表タスク。正解ラベルなしで構造やクラスタを発見する「教師なし学習」、報酬を最大化する方策を学ぶ「強化学習」と対比される。
ITパスポートでは、AI、データ分析、マーケティング指標の用語が、活用目的や分析の流れとセットで問われます。教師データの有無、数値化の方法、得られる示唆、業務改善への使い方を区別して読むと、似た選択肢を見分けやすくなります。
教師あり学習と同じ「AI・データ」の用語では、RPA、アフィリエイト、HRテックなどが近い文脈で問われます。データの種類、正解ラベルの有無、分析で得たい結果、業務での使い道を軸に比較してください。