令和元年度秋期 情報処理安全確保支援士 午前Ⅰ 問3

午前I 問03：クラスタリングは“似た者同士でグループ分け”する学習だよ

クラスタリングは、あらかじめ正解ラベルを教えずに、データ同士の似ている・近いといった特徴から自然なまとまりを見つける教師なし学習の代表例だよ。たとえば、名前の付いていない大量の写真を見て『なんとなく風景っぽい』『食べ物っぽい』と分けていくイメージだね。

この問題で問われていること

分類や回帰のように『正解を教えてから学習する』教師あり学習ではなく、クラスタリングは『正解なしでまとまりを探す』教師なし学習だと区別できるかがポイントだよ。

Clustering

unsupervised learning groups similar data without labels

no labels\ngroup by similarity

確認ポイント

• 分離境界で既知クラスへ分けるのは分類です。
• 回帰分析は教師あり学習です。
• 教師なしならクラスタリングを選ぶ。

正解

ウ

出典

問題文と解答は IPA 公開の過去問題冊子・解答例を基にしています。

選択肢ア

これは不正解だよ。分離境界で「このデータはA組、このデータはB組」と判定する方法は、あらかじめグループ名という正解ラベルを見て学ぶタイプなんだ。たとえるなら、先生が答え付きの見本を渡して分類の練習をさせる感じなので、教師なし学習ではなく教師あり学習だよ。

選択肢イ

これは不正解だよ。モンテカルロ法は、サイコロをたくさん振ってだいたいの答えを見積もるような計算方法なんだ。乱数で近似する手法であって、データを自動で仲間分けする教師なし学習の代表例ではないよ。

選択肢ウ（正解）

これは正解だよ。クラスタリングは、名前札の付いていない物を見て「この服とこの服は似ているから同じ箱に入れよう」と自分で仲間分けする方法なんだ。正解ラベルを先に教えてもらわず、似ているもの同士をまとめるので、教師なし学習の代表例だよ。

選択肢エ

これは不正解だよ。回帰分析は、過去のデータから「気温が上がるとアイスの売上も増えそう」のように数値を予測する方法なんだ。予測したい答え、つまり売上などの正解データを使って関係を学ぶので、基本的には教師あり学習だよ。