機械学習における教師あり学習の説明として、最も適切なものはどれか。

選択肢

• ア個々の行動に対しての善しあしを得点として与えることによって、得点が最も多く得られるような方策を学習する。
• イコンピュータ利用者の挙動データを蓄積し、挙動データの出現頻度に従って次の挙動を推論する。
• ウ正解のデータを提示したり、データが誤りであることを指摘したりすることによって、未知のデータに対して正誤を得ることを助ける。
• エ正解のデータを提示せずに、統計的性質や、ある種の条件によって入力パターンを判定したり、クラスタリングしたりする。

正解と解説

正解：ウ 正解のデータを提示したり、データが誤りであることを指摘したりすることによって、未知のデータに対して正誤を得ることを助ける。

教師あり学習は、入力データに対する正解ラベルを与えて学習させる方式である。学習器はラベル付きデータから入力と出力の対応関係を獲得し、未知の入力に対しても正解を予測できるようになる。誤りを指摘して修正させる過程も、正解が既知であるという前提に立つため教師ありに含まれる。

選択肢ごとの解説

• ア行動に報酬を与えて方策を最適化する説明で、これは強化学習に当たる。
• イ出現頻度から次を推し量る統計的手法の説明で、正解ラベルを用いる枠組みではない。
• ウ正解を提示し誤りを指摘して未知データの判定力を高める、教師あり学習そのものの説明。
• エ正解を与えずクラスタリング等を行う説明で、これは教師なし学習に当たる。

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