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応用情報技術者令和1年度 秋期午前4

令和1年度 秋期 応用情報技術者 午前4

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

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
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
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
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

展開
解説は準備中です。AI コパイロットに詳しい解説を依頼してください。
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。

※ AI 生成の解説は誤りを含む可能性があります。重要な判断は IPA 公式資料でご確認ください。

最終更新:

分野「基礎理論」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
2進数・論理演算・確率・統計など、IT全般の土台となる数学・離散構造の理解度。
学習の進め方
公式の暗記ではなく、ビット表現や真理値表を「手で書ける」状態を作る。例題を3パターン以上手で解いて感覚化する。
関連キーワード
2進数論理演算シフト演算誤差確率情報量
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