教師あり学習は、あらかじめ用意された「正解付きデータ」（入力データとそれに対応する正解ラベルのペア）を用いて、モデルに学習させる手法です。選択肢ウは、正解のデータを提示したり、誤りを指摘したりすることで未知のデータに対する判断を助けるという説明であり、これが教師あり学習の本質を捉えています。アは強化学習（報酬を与えて最適な行動を学習）、イはマルコフモデルなどの時系列分析やパターン認識（過去のデータから次の状態を推測）、エは教師なし学習（正解データなしでデータ構造を発見）の説明であり、いずれも教師あり学習とは異なります。
基本情報技術者令和1年度 春期午前問 4
令和1年度 春期 基本情報技術者 午前 問4
難度
標準
機械学習における教師あり学習の説明として、最も適切なものはどれか。
選択肢
ア個々の行動に対しての善しあしを得点として与えることによって、得点が最も多く得られるような方策を学習する。
イコンピュータ利用者の挙動データを蓄積し、挙動データの出現頻度に従って次の挙動を推論する。
ウ正解のデータを提示したり、データが誤りであることを指摘したりすることによって、未知のデータに対して正誤を得ることを助ける。
エ正解のデータを提示せずに、統計的性質や、ある種の条件によって入力パターンを判定したり、クラスタリングしたりする。
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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- 何が問われるか
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