AI-900重要概念比較
教師あり学習（Supervised Learning）と教師なし学習（Unsupervised Learning）の根本的な違いはどれか？
A.教師あり学習は正解ラベル付きデータで学習し、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。教師あり学習は入力とラベルペアで学習し予測タスクに使われ、教師なし学習はラベルなしデータから隠れたパターンを発見します。
B.教師なし学習の方が教師あり学習より常に高い精度を達成する
✗ 誤りです。精度はタスク内容とデータに依存し、一概には比較できません。両方法に利点があります。
C.教師あり学習は分類のみに使用され、教師なし学習はクラスタリングのみに使用される
✗ 誤りです。教師あり学習は分類・回帰両方に、教師なし学習はクラスタリング・次元削減など多くの用途があります。
D.教師なし学習は人間の監督が必要であり、教師あり学習は完全に自動である
✗ 誤りです。むしろ逆で、教師あり学習は人間がラベルを付ける必要があり、教師なし学習は自動的にパターンを発見します。
この問題のポイント
教師あり学習は入力とラベルペアで学習し予測タスクに使われ、教師なし学習はラベルなしデータから隠れたパターンを発見します。
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DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
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