AI用語比較
教師あり学習と教師なし学習の違いについて、最も正確に説明しているものはどれか？
A.教師あり学習は正解ラベルを必要とし、教師なし学習はデータのパターンを自動抽出する← 正解
✓ 正解です。教師あり学習は正解データが必要で分類・回帰に用いられ、教師なし学習は無ラベルデータからパターンを発見するクラスタリングなどに用いられます。
B.教師あり学習は大量のデータが不要であり、教師なし学習は膨大なデータが必須である
✗ 誤りです。教師あり学習こそ大量の正解ラベル付きデータを必要とします。データ量の多寡とは逆です。
C.教師あり学習はクラスタリング問題に、教師なし学習は分類問題に最適である
✗ 誤りです。教師あり学習は分類・回帰問題に、教師なし学習はクラスタリング・次元削減に最適です。順序が逆です。
D.教師あり学習は推論速度が遅く、教師なし学習は推論速度が速い
✗ 誤りです。推論速度は学習方式ではなく、モデルのサイズや複雑さに依存するため、学習方式とは直接関係ありません。
この問題のポイント
教師あり学習は正解データが必要で分類・回帰に用いられ、教師なし学習は無ラベルデータからパターンを発見するクラスタリングなどに用いられます。
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