Question#5(Generative AI Leader)
研究チームは、さまざまな産業機械から取得した大量のセンサー読み取りデータを収集しました。このデータセットには、温度、圧力、振動レベル、電流などの測定値が含まれており、一定間隔で記録されています。チームはまだこれらの読み取り値にラベルやカテゴリを割り当てておらず、センサーデータのみを基に、潜在的な異常、故障、または機械の動作における自然なグループ分けを特定したいと考えています。この場合、どの機械学習手法を使用すべきですか。
正解：D
このシナリオでは、センサーデータに事前のラベル（異常・正常などの分類）が付与されていないため、教師なし学習が適切です。教師なし学習では、ラベルなしデータからパターンや構造を抽出し、クラスタリング（自然なグループ分け）や異常検知などを行います。この場合、機械の振る舞いを自動的に分類したり、通常と異なる挙動を特定することで、予防保守や品質管理に活用できます。
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