教師なし学習は、入力データのみが与えられ、正解となる出力データ（教師信号）がない状態で、データ内のパターンや構造を見つけ出す学習方法である。クラスタリングは、データ間の類似度に基づいて、似たもの同士を自動的にグループ化する手法であり、教師データなしで実施されるため、教師なし学習の代表的な手法として最も適切である。
情報処理安全確保支援士令和1年度 秋期午前I問 3
令和1年度 秋期 情報処理安全確保支援士 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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結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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