教師あり学習の事例を見分ける着眼点
ITパスポート試験 令和4年度 問24 ／ ビジネスインダストリ › ビジネスシステム
過去問にチャレンジ
教師あり学習の事例に関する記述として，最も適切なものはどれか。
- ア
衣料品を販売するサイトで，利用者が気に入った服の画像を送信すると，画像の特徴から利用者の好みを自動的に把握し，好みに合った商品を提案する。
- イ
気温，天候，積雪，風などの条件を与えて，あらかじめ準備しておいたルールベースのプログラムによって，ゲレンデの状態がスキーに適しているか判断する。
- ウ
麺類の山からアームを使って一人分を取り，容器に盛り付ける動作の訓練を繰り返したロボットが，弁当の盛り付けを上手に行う。
- エ
録音された乳児の泣き声と，泣いている原因から成るデータを収集して入力することによって，乳児が泣いている原因を泣き声から推測する。
会話形式の解説
講師教師あり学習を見分けるには、入力データと、その正解を示すラベルが対になっているかに注目します。
受験者気に入った服の画像を送る事例は、好みを教えているように見えます。これが正解ラベルですか。
講師画像は示されていますが、何を正解として学習するかは書かれていません。画像の特徴から似た商品を探すだけなら、教師あり学習とは判断できません。
受験者商品を提案できるという結果だけでは、学習方法は決められないのですね。
講師そのとおりです。天候などからゲレンデの状態を判定する事例も、あらかじめ用意した規則を使っています。データから規則を学ぶ処理ではありません。
受験者ロボットは訓練を繰り返して上達していますが、これも教師あり学習とは限らないのですか。
講師はい。正しい動作を示すラベル付きデータから学ぶとは書かれていません。動作の良し悪しを評価して改善するなら、強化学習に当たります。
受験者乳児の泣き声の事例では、泣き声と原因が対になっています。原因が正解ラベルですか。
講師そうです。泣き声を入力、泣いている原因を正解ラベルとして対応関係を学び、未知の泣き声の原因を推測します。これが教師あり学習の事例です。
受験者「好みに合う」や「上手に行う」という結果より、学習時に何を正解として与えたかを確かめるのですね。
講師はい。入力と正解ラベルの組が示されているかを確認すると、特徴を使う処理や、決められた規則による判定と区別できます。
まとめ
教師あり学習は、入力データと正解ラベルを対にして学ぶ方法です。泣き声と泣いている原因を組にした事例が該当します。画像の特徴を使った提案だけでは、正解を与えて学習したとは判断できません。事前に決めた規則による判定や、動作の上達という結果とも区別します。
解答・解説
正解はエです
この問題のテーマ
正解ラベル付きのデータから学ぶ教師あり学習の事例を見分ける問題です。
解き方の考え方
入力データと、その入力に対する正解が対になっているかを確認します。単に特徴を調べる処理や、決められた規則に従う処理とは区別します。
選択肢ごとの解説
- ×ア 衣料品を販売するサイトで，利用者が気に入った服の画像を送信すると，画像の特徴から利用者の好みを自動的に把握し，好みに合った商品を提案する。服の画像の特徴を調べて商品を提案する説明です。利用者が気に入った画像は示されていますが、何を正解として学習するかは示されていません。画像の特徴を使った類似商品の探索だけでは、教師あり学習とは判断できません。
- ×イ 気温，天候，積雪，風などの条件を与えて，あらかじめ準備しておいたルールベースのプログラムによって，ゲレンデの状態がスキーに適しているか判断する。天候などの条件を、あらかじめ用意した規則に当てはめて判定しています。データから判定の規則を学ぶ処理ではないため、教師あり学習の事例ではありません。
- ×ウ 麺類の山からアームを使って一人分を取り，容器に盛り付ける動作の訓練を繰り返したロボットが，弁当の盛り付けを上手に行う。ロボットが盛り付け動作を繰り返して上達する説明です。正しい動作を示すラベル付きデータから学ぶとは書かれていません。動作の良し悪しを評価して改善するなら、強化学習に当たります。
- ○エ 録音された乳児の泣き声と，泣いている原因から成るデータを収集して入力することによって，乳児が泣いている原因を泣き声から推測する。泣き声が入力データで、泣いている原因がその正解ラベルです。この二つを対にしたデータから対応関係を学び、未知の泣き声の原因を推測します。したがって、教師あり学習の事例です。
補足
「好みに合う」「上手に行う」という結果だけで学習方法を決めないことが大切です。何を入力し、どの正解を与えて学ばせたかを確かめましょう。
POINT
- 教師あり学習では、入力と正解ラベルを対にして学びます。
- 特徴を使って探すだけでは、教師あり学習とは判断できません。
- 事前に決めた規則に従う判定は、データから規則を学ぶ処理ではありません。
- 行動への評価を手掛かりに改善する学習は、強化学習です。