AIと機械学習の基礎概念定義問題
「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.ラベルなしのデータからデータの構造やパターンを自動的に発見する学習方法
✗ これは「教師なし学習（Unsupervised Learning）」の説明です。ラベルなしデータを使用する点が異なります。
B.エージェントが環境との相互作用を通じて報酬を最大化するように学習する方法
✗ これは「強化学習（Reinforcement Learning）」の説明です。報酬信号を使う点が教師あり学習と異なります。
C.正解ラベル（教師信号）が付いたデータを使用してモデルを訓練する学習方法← 正解
✓ 正解です。教師あり学習は入力データと対応する正解ラベルのペアを使ってモデルを訓練する手法です。
D.複数のモデルを組み合わせて予測精度を向上させる学習方法
✗ これは「アンサンブル学習（Ensemble Learning）」の説明であり、教師あり学習の定義ではありません。