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問 4
第1章: AI（人工知能）大量に集めた画像のうち、専門家がラベルを付けられたのはごく一部にとどまり、残りの大半はラベルのない状態にある。ラベルありデータとラベルなしデータの両方を活用して精度を高めたい場合に該当する学習方式として、最も適切なものはどれか。
A強化学習
B半教師あり学習正解
C教師なし学習
D転移学習
解説
少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせて学習させる方式を半教師あり学習といいます。ラベル付けには人手とコストがかかるため、ラベルなしデータが持つ分布の情報も活用して精度向上を図る、現実的な手法として用いられます。強化学習は、行動の結果として与えられる報酬をもとに試行錯誤を通じて最適な行動方針を学ぶ方式であり、ラベルの有無を前提とした枠組みではありません。転移学習は別の課題で学習済みのモデルを流用する手法であって、ラベルなしデータの活用方法を指す用語ではありません。教師なし学習はラベルを一切使わない方式であり、せっかく用意したラベル付きデータを活かせない点で本問の状況には合いません。