AIの基礎比較
教師あり学習と教師なし学習の最も本質的な違いは何か。
A.教師あり学習は必ず複雑なモデルを使用し、教師なし学習は単純なモデルのみを使用する
✗ モデルの複雑さは学習方式の違いではなく、問題の性質や要件に依存します。
B.教師あり学習はラベル付きデータを使用して学習し、教師なし学習はラベルなしデータからパターンを発見する← 正解
✓ 正解です。教師あり学習は正解ラベル付きデータで指導され、教師なし学習はラベルなしデータ内の潜在的なパターンやクラスタリングを自動発見します。
C.教師あり学習は過去のデータのみで学習し、教師なし学習はリアルタイムデータから学習する
✗ 学習に使うデータの時間的性質は学習方式の本質的な違いではありません。
D.教師あり学習は精度が必ず高く、教師なし学習の精度は常に低い
✗ 両方の学習方式の精度は適用する問題や手法により変動し、どちらが常に高いわけではありません。
この問題のポイント
教師あり学習は正解ラベル付きデータで指導され、教師なし学習はラベルなしデータ内の潜在的なパターンやクラスタリングを自動発見します。
「AIの基礎」の他の問題
IT・クラウド の関連資格
AWS Certified Cloud Practitioner（CLF-C02）
AWSクラウドの入門資格。クラウドの概念・AWSのコアサービス・セキュリティ・料金モデルを問う。
AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA-C03）
AWSでのシステム設計能力を問うアソシエイト資格。高可用性・セキュリティ・コスト最適化の設計が中心。
DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
Azureのデータサービスの基礎を問うMicrosoft認定資格。リレーショナル/非リレーショナルデータ、分析ワークロード、コアのデータ概念を扱う。