問24の正解: エストラテジ系／ビジネスインダストリ
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。
この設問が問うていること
機械学習における「教師あり学習」の具体例について問う設問です。
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。
選択肢アの解説: 顧客が入力したデータ（画像など）の類似性に基づいてクラスタリングを行う手法であり、「教師なし学習」に近いため、誤りです。
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。
選択肢イの解説: あらかじめ人間が記述したルールに基づいて判断する「ルールベース（エキスパートシステム）」のプログラムであり、機械学習ではありません。
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。
選択肢ウの解説: 試行錯誤を通じて最適な行動を学習する「強化学習」の事例です。
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。正解
選択肢エの解説: 「泣き声」というデータと、「泣いている原因」という正解ラベル（教師データ）をセットにしてモデルを訓練する手法であり、「教師あり学習」として適切です。
総合解説
機械学習の「教師あり学習」は、入力データとそれに対応する「正解（ラベル）」のセットをコンピュータに与えて学習させ、新しいデータが与えられたときに正解を予測する手法です。 ・選択肢a: 明示的な正解を与えず、画像の特徴から類似のものをグループ分け（クラスタリング）する手法であり、教師なし学習の範疇です。 ・選択肢b: プログラムに最初から人間がルールを記述しておく仕組みで、機械学習ではなくルールベースシステムです。 ・選択肢c: 試行錯誤を繰り返して報酬が最大になるよう学習する手法であり、強化学習に該当します。 ・選択肢d: 「泣き声（入力）」と「原因（正解ラベル）」がペアになったデータを用いて学習させているため、教師あり学習として最も適切です。
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