基本情報技術者試験「クラスタリング」の問題
あらかじめ正解ラベルを与えず、データ間の類似度に基づいて自動的にいくつかの群に分ける機械学習の手法はどれか。
ア正解ラベルで判別境界を学ぶ分類(クラス分類)
イ報酬を手掛かりに試行錯誤する強化学習
ウ類似度で自動的に群へ分けるクラスタリング
エ連続値を予測する回帰
正解
ウ．類似度で自動的に群へ分けるクラスタリング
クラスタリングは正解ラベルなしでデータ間の類似度を基にデータを群へ分ける教師なし学習である。設問の『ラベルなし・類似度で群分け』に一致するため正しい。
?選択肢ごとの解説
ア ×分類(クラス分類)は正解ラベル付きデータで判別境界を学ぶ教師あり学習であり、ラベルを与えない点で設問と異なる。
イ ×強化学習は行動に対する報酬を手掛かりに方策を学ぶ手法で、類似度による群分けとは仕組みが異なる。
ウ ○クラスタリングは正解ラベルなしでデータ間の類似度を基にデータを群へ分ける教師なし学習である。設問の『ラベルなし・類似度で群分け』に一致するため正しい。
エ ×回帰は連続値を予測する教師あり学習であり、データを群へ分けるクラスタリングとは目的が異なる。
✎くわしく
機械学習は教師あり(分類・回帰)、教師なし(クラスタリング・次元削減)、強化学習に大別される。クラスタリングと分類はともにデータを分けるが、ラベルの有無(教師なし/教師あり)で根本的に異なる点が頻出ポイントである。
✓本番での押さえどころ
試験のコツ
『ラベルなしで群分け=クラスタリング(教師なし)』『ラベルありで仕分け=分類(教師あり)』で峻別する。
覚え方
クラスタ=房(ぶどうの房)。似た粒が自然に房に集まる、とイメージする。
よくある誤り
クラスタリング(教師なし・ラベルなし)と分類(教師あり・ラベルあり)を混同する誤りが最も多い。
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ukamiru 過去問 · 基本情報技術者試験 · fe-a3-0306