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問 4
第1章: AI（人工知能）正解となるラベルを与えずに、購買履歴が似ている顧客同士を自動的にいくつかのグループへ分ける分析を行いたい。この分析に該当する機械学習の手法と学習方式の組み合わせとして、最も適切なものはどれか。
Aクラスタリング ― 教師あり学習
B強化学習 ― 教師なし学習
C次元削減 ― 教師あり学習
Dクラスタリング ― 教師なし学習正解
解説
正解ラベルのないデータから、似た特徴を持つデータ同士を自動的にグループ分けする手法をクラスタリングといい、教師なし学習の代表的な手法です。教師あり学習は正解ラベル付きのデータを使って予測や分類のルールを学習する方式であるため、ラベルを与えない本問の分析には該当しません。強化学習は、行動の結果として得られる報酬をもとに試行錯誤しながら最適な行動を学習する方式であり、そもそも教師なし学習とは別の枠組みで、グループ分けの手法でもありません。次元削減はデータが持つ多数の特徴をより少ない数に圧縮する教師なし学習の手法であり、グループ分けそのものを目的とはしていません。