教師なし学習とは、正解となる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学習する機械学習の手法です。クラスタリングは、データ同士の類似度に基づいて似たものをグループ化する手法であり、事前にラベルが不要であるため教師なし学習に分類されます。他の選択肢は、教師あり学習の分類・回帰や、乱数を用いた計算手法に該当します。
プロジェクトマネージャ令和1年度 秋期午前I問 3
令和1年度 秋期 プロジェクトマネージャ 午前I 問3
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。
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
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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。
AI は事実誤認・選択肢の取り違え・最新法令の反映漏れ等を含む可能性があります。 重要な判断は必ず IPA 公式 PDF または最新の参考書でご確認ください。
解説の検証プロセス・誤り報告フローは 運営透明性レポートで公開しています。
分野「開発技術」の学習ポイント
この問題の理解を「分野全体の力」に広げるための足がかり
- 何が問われるか
- 本問の分野で問われる代表的な知識・用語の整理。
- 学習の進め方
- 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。
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