応用情報技術者試験 令和元年秋 午前問4 解説付き過去問

機械学習には様々な手法がありますが、学習方法や入力データにより、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに分けられます。

[教師あり学習]
データに対して正解を教えます。 花の画像を学習させるために、ひまわりの画像のデータと、正解である「ひまわり」というラベルをセットにします。 この何種類ものデータから、新しいデータに対して、この画像は、「ひまわり」の確率が高い。ということが判定できるようになります。


[教師なし学習]
トレーニングデータのみを与えて、AIは何が行えるでしょうか。 例えば良く分からない物体を目にすると人間は、その形や色、特徴を捉えて脳内の整理棚で分類分けを始めます。 「クラスタリング」もほぼ同じ考えで、与えられたデータの特徴から、データのグループをいくつかに分ける学習手法になります。


[強化学習]
行動を学習する仕組みになります。正解データの代わりに、与えられた環境における行動に対して得点や報酬を与える学習方法。 スコアを与えるので、教師あり学習と似ているが、 1つのデータに対して、正解ラベルとペアにするのが、教師あり学習ですが、強化学習は、一連の行動系列の結果としてのスコアを最大化します。