AIの機械学習における教師なし学習で用いられる手法として、最も適切なものはどれか。

選択肢

• ア幾つかのグループに分かれている既存データ間に分離境界を定め、新たなデータがどのグループに属するかはその分離境界によって判別するパターン認識手法
• イ数式で解を求めることが難しい場合に、乱数を使って疑似データを作り、数値計算をすることによって解を推定するモンテカルロ法
• ウデータ同士の類似度を定義し、その定義した類似度に従って似たもの同士は同じグループに入るようにデータをグループ化するクラスタリング
• エプロットされた時系列データに対して、曲線の当てはめを行い、得られた近似曲線によってデータの補完や未来予測を行う回帰分析

正解と解説

正解：ウ データ同士の類似度を定義し、その定義した類似度に従って似たもの同士は同じグループに入るようにデータをグループ化するクラスタリング

教師なし学習は、正解ラベルの付いていないデータから構造やパターンを見つける手法です。データ間の類似度に基づいて似たもの同士をまとめるクラスタリングは、正解を与えずにグループ分けするため教師なし学習の代表例です。分類・回帰は正解ラベルを与える教師あり学習に分類されます。

選択肢ごとの解説

• ア既知のグループ（正解ラベル）を前提に境界を学ぶので、教師あり学習の分類にあたります。
• イ乱数を使った数値計算の手法であり、そもそも機械学習の学習方式ではありません。
• ウ正解。類似度だけを頼りにグループ分けするクラスタリングは教師なし学習の代表例です。
• エ目的変数という正解データを与えて当てはめる回帰分析なので、教師あり学習です。

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