AI の機械学習における教師なし学習で用いられる手法として、最も適切なものはどれか。
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
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
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
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
ウ
ア 分離境界を定めたパターン認識手法は、教師あり学習で用いられる手法である。
教師あり学習は、データと正解をセットにして学習させる手法である。
イ モンテカルロ法は、強化学習の一種である。
強化学習は、状態、行動、報酬の3つの要素を概念として、正しい結果を得るために試行錯誤しながら最適な行動を学習させる手法である。
ウ 正しい。教師なし学習は、正解を与えずにデータを投入する手法である。
エ 回帰分析は、教師あり学習で用いられる手法である。
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