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、データそのものがもつ構造や規則性を見つけ出す学習である。その代表がクラスタリングで、データ間の類似度（距離）を定義し、似たもの同士が同じグループになるように自動的に分類する。

選択肢ごとの解説

• ア分離境界を学習して新データの所属を判別するのは、正解ラベルを与えて学習させる教師あり学習（分類）である。
• イモンテカルロ法は乱数を用いた数値計算の手法であり、機械学習の学習方式ではない。
• ウ正しい。類似度に基づいてデータをグループ化するクラスタリングが教師なし学習の代表例である。
• エ回帰分析は目的変数という正解値を与えて近似式を求めるので、教師あり学習に当たる。

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