教師なし学習とは？

教師なし学習とは、正解ラベルを与えず、データそのものが持つ構造や規則性をモデルに見つけさせる方式。似たデータをまとめるクラスタリングや、変数を減らす次元削減が代表例です。FEでは「正解が事前に分からない場面で使う」という位置づけが問われます。

きょうしなしがくしゅう

基本情報技術者試験の頻出用語／テクノロジ系

教師なし学習の意味

正解ラベルを与えず、データそのものが持つ構造や規則性をモデルに見つけさせる方式。似たデータをまとめるクラスタリングや、変数を減らす次元削減が代表例です。FEでは「正解が事前に分からない場面で使う」という位置づけが問われます。

通販サイトの顧客を購買履歴からk-means法で数グループに分け、「まとめ買い層」「単品リピート層」といった傾向を後から人間が解釈します。ほかに、普段と違う通信を異常として検知する用途や、アンケート項目の圧縮にも使われます。

クラスタリングは教師なし、分類は教師ありです。どちらもグループ分けに見えますが、区分けの正解が事前に決まっているかどうかが違います。得られたグループの意味づけは人間が行う点も要注意です。

最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。