ITパスポート試験テクノロジ系令和6年度｜第10問過去問解説「機械学習の学習方法」

※本情報は解説作成時点のもので、閲覧時点では法改正等により情報が変更になっている場合がございます。あらかじめご理解いただければ幸いです。

正解は「C:a.分類 b.回帰 c.クラスタリング」です。
機械学習では、教師あり学習で正解ラベル付きデータを用いて「分類」や「回帰」を行い、教師なし学習では正解なしデータから「クラスタリング」を行います。

この記事では、ITパスポート試験（令和6年度）テクノロジ系の過去問第10問「機械学習の学習方法」について、試験対策の観点からわかりやすく解説します。

Contents

教師あり学習とは

教師あり学習＝正解ラベル付きデータで学習する手法

教師あり学習では、あらかじめ正解ラベルが付与された学習データを入力し、未知のデータに対して予測を行います。代表的な手法として、分類（データを複数のクラスに分ける）や回帰（数値データの関係性を予測する）が挙げられます。

教師なし学習＝正解ラベルなしデータで学習する手法

教師なし学習では、正解ラベルを持たないデータを入力し、データの構造やパターンを抽出します。代表的な手法として クラスタリング があり、データを自然なグループに分類することが可能です。

よって正しい組み合わせは a.分類 b.回帰 c.クラスタリングです。

この問題では、機械学習の基本的な分類（教師あり／教師なし）と代表的な手法を理解しているかが問われています。
特に、分類と回帰の違い、クラスタリングの位置付けを押さえておくことが重要です。

補足
試験では手法名と学習タイプを混同しないよう注意しましょう。

テクノロジ系では、AI・機械学習の基礎知識として、教師あり／教師なし学習や代表的手法の理解を問う問題が出題されます。