IT パスポートAIの評価・利用・入力の安全オリジナル・公式資料照合難易度
顧客データに正解ラベルはなく、購買の特徴が似た集団をまず見つけたい。基本的な機械学習の使い方はどれか。
A
教師なし学習によるクラスタリング★ 正解
事前の正解ラベルなしで特徴の似たデータの集まりを探索する。正解ラベルを使った分類器の学習とは異なる。
B
正解の購買区分を教師として必ず与える教師あり分類だけ
今回は正解ラベルが用意されていない。
C
正解の区分を示す代わりに、報酬だけを与える強化学習
行動と報酬から方策を学ぶ設定であり、ラベルなしの特徴の類似性から集団を見つける今回の目的とは異なる。
D
将来の購買金額を正解値として与える教師あり回帰だけ
金額を予測する学習と、正解ラベルなしで似た集団を探索する目的は異なる。
解説
事前の正解ラベルなしで特徴の似たデータの集まりを探索する。正解ラベルを使った分類器の学習とは異なる。
根拠資料・確認情報
対応範囲：ITパスポート／2026年度 シラバスVer.6.5
資料確認日：2026-11-02
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