AIの基礎概念と歴史誤り発見
以下の記述で誤っているものはどれか
A.教師あり学習はラベル付きデータを用いて、入力と出力の対応関係を学習する手法である
✓ この記述は正しい。教師あり学習は回帰問題や分類問題において、(x, y)のペアから関数を学習する基本的な機械学習の手法である
B.教師なし学習はラベルのないデータから構造やパターンを発見し、クラスタリングや次元削減などが代表的である
✓ この記述は正しい。教師なし学習はK-means、PCA、t-SNEなど多くの手法があり、データの内在的構造を明らかにする
C.自己教師あり学習はラベルなしデータから大規模に学習でき、LLMやビジョントランスフォーマーの事前学習に使用される
✓ この記述は正しい。自己教師あり学習は大規模ラベルなしコーパスから学習でき、その後少量の教師データで微調整する転移学習に適している
D.強化学習は報酬最大化を目指すが、即座的な報酬のみを考慮し、長期的な利益は最適化の対象外である← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、強化学習の基本原理は現在価値や将来の割引報酬を考慮することであり、時系列的価値関数（V関数やQ関数）により長期的報酬を最適化します。即座的報酬のみ考慮する設定は学習が失敗しやすい
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