教師なし学習とは

定義

正解ラベルを与えず、データの統計的性質や類似性に基づいてパターンを発見する機械学習手法。クラスタリング、次元削減、異常検知、潜在表現学習などがある。顧客セグメンテーションや探索的データ解析で活用される。

ITパスポート・基本情報での出題ポイント

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。

よく問われるパターン

• 分析手法や指標の目的を、具体的な業務例から選ぶ。
• AI・機械学習・統計・データ活用のどの段階の話かを判定する。
• 収集、加工、分析、評価の流れの中で用語の位置付けを問う。

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関連用語(AI・データ)

• RPAあーるぴーえー
• アフィリエイトあふぃりえいと
• HRテックえいちあーるてっく
• O to Oおーつーおー
• オンデマンドおんでまんど
• 回帰式かいきしき

間違えやすい用語との違い

教師なし学習と同じ「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。