教師なし学習は、ラベル付けされていないデータからパターンや構造を見つけ出す機械学習の手法です。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、これは教師なし学習の代表的なアプローチとして最も適切です。
エンベデッドシステムスペシャリスト令和1年度 秋期午前I問 3
令和1年度 秋期 エンベデッドシステムスペシャリスト 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
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分野「基礎理論」の学習ポイント
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- 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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