機械学習とは?
機械学習とは、データから規則性を自動的に獲得する技術。正解ラベル付きデータから予測式を学ぶ「教師あり学習」、ラベルなしデータの構造を見つける「教師なし学習」、行動の結果得られる報酬を最大化する方策を学ぶ「強化学習」に大別される。
情報処理安全確保支援士試験の過去問では2回出題されています(2021年度〜2024年度)。
きかいがくしゅう
機械学習の意味
データから規則性を自動的に獲得する技術。正解ラベル付きデータから予測式を学ぶ「教師あり学習」、ラベルなしデータの構造を見つける「教師なし学習」、行動の結果得られる報酬を最大化する方策を学ぶ「強化学習」に大別される。
機械学習の具体例
過去の与信データから貸倒れを予測するのは教師あり学習(分類)。顧客を購買傾向で自動的にグループ分けするクラスタリングは教師なし学習。囲碁AIの自己対局は強化学習。
機械学習は試験でどう引っ掛けられる?
クラスタリングは「教師なし」、分類(クラス分類)は「教師あり」。名前が似ているので区別する。
機械学習と関連する用語
機械学習が出た過去問
AIによる画像認識において、認識させる画像の中に人間には知覚できないノイズや微小な変化を含めることによってAIアルゴリズムの特性を悪用し、判定結果を誤らせる攻撃…
正解:Adversarial Examples攻撃
要点:微小な摂動でAIの判定を誤らせるのがAdversarial Examples
Adversarial Examples攻撃は、機械学習モデルの決定境界が入力の微小な変化に敏感である性質を突き、人の目には元の画像と区別がつかない摂動を加えて分類結果を意図的に誤らせる手法である。標識の認識を誤らせるなど、現実の判断に直結する用途では深刻な脅威となる。対策としては摂動を含む例を学習させる敵対的学習や、入力の前処理・検知が研究されている。
出典:令和3年度 秋期 情報処理安全確保支援士試験 am2 問1(IPA)AIによる画像認識において,認識させる画像の中に人間には知覚できないノイズや微小な変化を含めることによって,AIアルゴリズムの特性を悪用し,誤認識させる攻撃はど…
正解:Adversarial Examples攻撃
要点:Adversarial Examplesは微小な摂動でAIに誤認識させる攻撃
Adversarial Examples攻撃は、機械学習モデルの決定境界の性質を突き、人間には判別できないほど微小な摂動を入力に加えることで誤分類を誘発する攻撃である。よってイが正しい。学習済みモデルから訓練データを推定するModel Inversionや、学習データを汚染するポイズニングとは狙いが異なる。
出典:令和6年度 秋期 情報処理安全確保支援士試験 am2 問2(IPA)
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。