AI-900重要概念定義
機械学習における「教師あり学習（Supervised Learning）」の定義として、最も適切なものはどれか？
A.ラベル付きの訓練データを使用してモデルを訓練し、入力データから出力値を予測するプロセス← 正解
✓ 正解です。教師あり学習は入出力ペアが既知のデータセットを用いて、モデルが正確な予測を学ぶ方法です。
B.ラベルのない大量のデータからパターンやクラスタを自動的に発見するプロセス
✗ これは教師なし学習（Unsupervised Learning）の定義です。ラベルがないデータから構造を発見します。
C.既に訓練されたモデルに新たなデータを追加して、モデルの性能を段階的に改善するプロセス
✗ これは転移学習（Transfer Learning）や継続学習の概念であり、教師あり学習の定義ではありません。
D.複数のモデルを組み合わせて、それぞれの弱点を補いながら最終的な予測を行うプロセス
✗ これはアンサンブル学習（Ensemble Learning）の説明であり、教師あり学習の基本定義ではありません。
この問題のポイント
教師あり学習は入出力ペアが既知のデータセットを用いて、モデルが正確な予測を学ぶ方法です。
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