令和元年度秋期 ITストラテジスト 午前Ⅰ 問3

教師なし学習を考える視点

教師なし学習の手法を見比べるときは、入力データにどのような構造を見いだそうとしているかに注目し、学習結果の表し方と利用目的が対応しているかを、問題文の条件に沿って確認しましょう。

この問題で問われていること

まず、各手法がデータから抽出しようとしている情報の種類を整理し、与えられた目的やデータの扱い方と、その見方が矛盾していないかを一つの軸で丁寧に照合してください。

視点

手法の名称や印象だけで判断せず、データから得たい情報と、学習結果をどのように利用する想定かという対応関係を整理しましょう。

確認ポイント

• データから何を見つけたいのかを、問題文の目的に沿って一文で整理する
• 学習後に得られる結果が、求められている情報の表現と合っているか確認する
• 手法名の印象ではなく、入力・目的・出力の対応関係だけを照合する

正解

ウ

解説

教師なし学習は、正解ラベルが付いていないデータから、データ間の類似性や構造を見つけ出す学習方法です。選択肢ではクラスタリングが該当する。

理由

クラスタリングは、データ同士の類似度を基準に、似たデータを同じグループへ分ける手法です。あらかじめ正解となるグループ名を与えずにデータのまとまりを発見するため、教師なし学習に用いられる。

比較

既存の正解や分離境界を使う分類、数式の解を乱数で推定するモンテカルロ法、近似曲線で補完や予測を行う回帰分析は、設問が問う教師なし学習の代表的手法には該当しない。

選択肢ア

これは不正解だよ。既存データを幾つかのグループに分け、その分離境界を使って新たなデータの所属を判別する方法は、正解が分かっているデータから判別規則を学習する教師あり学習の分類に当たる。教師なし学習の説明ではない。

選択肢イ

これは不正解だよ。乱数で疑似データを作り、数値計算によって解を推定するモンテカルロ法は、数学的な解法・シミュレーション手法である。正解ラベルのないデータから特徴やグループを学習する教師なし学習そのものを説明していない。

選択肢ウ（正解）

これは正解だよ。クラスタリングは、データ同士の類似度を定め、その類似度に基づいて似たデータを同じグループへまとめる手法である。あらかじめ正解ラベルを与えずにデータの構造を発見するため、教師なし学習に用いられる。

選択肢エ

これは不正解だよ。時系列データに曲線を当てはめ、近似曲線を使ってデータの補完や未来予測を行う回帰分析は、入力と対応する目的値の関係を扱う方法である。設問の教師なし学習を示す手法ではない。

学習のポイント

教師あり学習、教師なし学習、機械学習以外の数値計算法を区別する。