AIF-C01#69(fundamentals-ai-ml)
正解の出力値（ラベル）が付与されたトレーニングデータを使用する機械学習（ML）の手法はどれですか？
正解：A
正解の根拠
教師あり学習 (Supervised Learning) は入力に対する正解の出力 (ラベル) を含むデータセットで学習する手法で、分類や回帰が代表例です。SageMaker XGBoost や Linear Learner、組込み画像分類など多数のアルゴリズムがこのパラダイムに属します。
ML パラダイム
| パラダイム | 特徴 |
|---|---|
| 教師あり | 正解ラベル必須 |
| 教師なし | ラベル不要、構造発見 |
| 強化学習 | 報酬信号で方策学習 |
| 転移学習 | 事前学習活用の戦略 |
不正解の理由
- B: 教師なし学習はラベルを使わずデータの構造を発見する手法で、正解ラベル前提の本問の定義とは一致しません。
- C: 強化学習は環境から得る報酬信号で方策を学習するパラダイムで、ラベル付きデータに基づく学習ではありません。
- D: 転移学習は事前学習モデルを別タスクに流用する戦略で、ラベルの有無を区別する基本パラダイムではありません。
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