教師あり学習で正解ラベルを付ける作業は何と呼ぶ？
ITパスポート試験 令和8年度 問16 ／ 企業活動 › 業務分析・データ利活用
過去問にチャレンジ
教師あり学習において，正解となる情報を付与する作業を表す用語として，最も適切なものはどれか。
- ア
アノテーション
- イ
エンコード
- ウ
データクレンジング
- エ
フィルタリング
会話形式の解説
講師今回は教師あり学習の準備作業がテーマです。選択肢はどれもデータを扱う用語なので、それぞれが「データに何をする作業か」に注目して見分けていきましょう。
受験者教師あり学習は、正解付きのデータで学ぶ方法だと覚えています。ただ、選択肢がカタカナ語ばかりで、どれも前処理っぽく見えて迷います。
講師その理解で合っています。教師あり学習は、入力と正解の対応を学ぶ手法です。学習データに付ける正解情報は「ラベル」と呼ばれます。問われているのは、このラベルを付ける作業の名前です。
受験者データクレンジングも学習の前にやる作業ですよね。データをきれいにするなら、正解を付けることも含まれるのではと思いました。
講師そこがよくある迷いどころです。データクレンジングは、重複や表記の揺れといったデータの不備を直して、品質を整える作業です。大切な前処理ですが、正解情報を新しく加えるわけではありません。
受験者フィルタリングは、必要なデータだけを選ぶ処理のことでしょうか。
講師そうです。条件を決めて必要なデータを選んだり、不要なデータを取り除いたりする処理です。選び分けるだけで、ラベルは付けません。
受験者エンコードは、データの形式を変えることだったと思います。
講師はい。決められた規則に従って、データの表現形式を変える処理です。見せ方が変わるだけで、正解情報が増えるわけではありません。
受験者そうすると、残ったアノテーションが正解情報を付ける作業ですね。画像に「犬」「猫」と付けていくようなイメージでしょうか。
講師そのとおりです。アノテーションは、学習データにラベルなどの正解情報を加える作業です。教師あり学習に欠かせない正解データを用意する作業なので、これが正解になります。
受験者整理すると、クレンジングは不備を直す、フィルタリングは選ぶ、エンコードは形式を変える、アノテーションは正解を加える、ですね。
講師よくまとまっています。どれも学習の準備に関わるので紛らわしいですが、迷ったら「正解を新しく加えているか」で判断しましょう。あわせて、正解ラベルを使わずにデータの構造を見つける「教師なし学習」も、対で問われることがあるので押さえておくと安心です。
まとめ
教師あり学習は、入力と正解の対応関係を学ぶ手法で、学習データには「ラベル」と呼ばれる正解情報が必要です。このラベルなどの正解情報を学習データに加える作業をアノテーションといいます。データクレンジングはデータの不備の解消、フィルタリングは条件によるデータの選別、エンコードは表現形式の変換で、どれも正解情報を加える作業ではありません。迷ったときは「正解を新しく加えているか」で見分けると区別しやすくなります。
解答・解説
正解はアです
この問題のテーマ
教師あり学習で、学習データに正解情報（ラベル）を付ける作業を何と呼ぶかを問う問題です。データの前処理でよく使う似た用語との区別も問われています。
解き方の考え方
まず、教師あり学習は入力と正解の対応を学ぶ手法で、そのために正解情報（ラベル）が必要だという点を押さえます。次に、各選択肢の用語が「データに何をする作業か」を考えます。正解情報を新たに加える作業はどれかと考えれば、表現の変換、不備の解消、データの選別といった他の作業と区別できます。
選択肢ごとの解説
- ○ア アノテーションアのアノテーションは、学習データに正解情報を加える作業です。たとえば画像に「犬」「猫」といったラベルを付けるのがこれに当たります。教師あり学習に欠かせない正解データを用意する作業なので、問題文の説明に合います。
- ×イ エンコードイのエンコードは、決められた規則に従ってデータの表現形式を変える処理です。データの見せ方を変えるだけで、正解情報を新しく与える作業ではありません。
- ×ウ データクレンジングウのデータクレンジングは、重複や表記の揺れなど、データの不備を直して品質を整える作業です。分析や学習の前処理として大切ですが、正解情報を付ける作業とは役割が違います。
- ×エ フィルタリングエのフィルタリングは、条件を決めて必要なデータを選んだり、不要なデータを取り除いたりする処理です。データを選び分けるだけで、正解情報を加えることはしません。
補足
データクレンジングやフィルタリングもAIの学習前に行う前処理なので、「学習のための準備作業」という共通点に引っ張られて選んでしまうことがあります。迷ったときは「正解を新しく加えているか」で判断すると区別しやすくなります。なお、正解ラベルを使わずにデータの構造を見つける学習は「教師なし学習」と呼ばれ、対で問われることがあります。
POINT
- 教師あり学習は、入力と正解の対応関係を学ぶ手法です。
- 学習データに付ける正解情報は「ラベル」と呼ばれます。
- アノテーションは、学習データにラベルなどの正解情報を加える作業です。
- データクレンジングはデータの不備の解消、フィルタリングは条件によるデータの選別、エンコードは表現形式の変換です。