この問題はどの分野から出題されていますか？

データベーススペシャリストの「コンピュータシステム」分野から出題されています。

「コンピュータシステム」分野を効率的に学ぶには？

正解／誤答の選択肢ごとに「なぜ正しい / なぜ違うのか」を1行ずつ言語化すると定着する。

データベーススペシャリスト令和1年度秋期午前I問 3

正解は「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」です。

データベーススペシャリスト の「コンピュータシステム」分野から出題されています。

難度

標準

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。

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

結論 → 詳細 → 補足の 3 層構成

展開

解説Layer 1

教師なし学習は、正解ラベルが付与されていないデータから、データの構造やパターンを自律的に見つけ出す機械学習の手法です。クラスタリングは、データ間の類似度に基づいてデータをグループ化する代表的な教師なし学習手法であり、正解ラベルなしでデータの特徴を捉えることに用いられます。

この解説は？

この解説は AI 生成です（詳細）

解説テキストは Google Gemini に IPA 公式の問題文・公式解答を入力して生成しました。人間によるレビューを行ったものと、未レビューのものが混在します。

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最終更新: 2026年5月5日

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