令和元年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問4

• 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。
  誤り。これは教師あり学習の例であり，ラベル付きデータを用いる分類問題に該当します。

• 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。
  誤り。モンテカルロ法は確率的手法であり，教師なし学習というよりはシミュレーションや最適化に使われます。

• 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。
  正しい。クラスタリングは教師なし学習の代表的な手法です。データにラベルがなくても、類似度に基づいてデータをグループ化します。

• 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。
  誤り。回帰分析は教師あり学習の手法であり，既知のデータを使って未来の値を予測する際に使われます。

答え

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。