AI基礎

教師なし学習とは?

読み: きょうしなしがくしゅう英語: Unsupervised Learning更新日: 2026-06-23

教師なし学習とは、正解ラベルのないデータから、似たデータのまとまりや隠れた構造を見つける方法です。

生成AIパスポートG検定AWS AI Practitioner

関連表記: 教師なし学習 / Unsupervised Learning / クラスタリング

試験で問われるポイント

  • クラスタリングや次元削減が代表例です。
  • 正解ラベルを使わないため、結果の解釈が重要です。
  • 顧客セグメント分析などで使われます。

具体例

購買傾向が似ている顧客をグループ化する分析に使われます。

混同しやすい点

  • 正解ラベルを必ず使うと考える。
  • 教師あり学習より常に高精度だと考える。

関連問題で復習

G検定機械学習の概要・具体的手法

教師なし学習に与えるデータと、代表的な目的の組合せとして最も適切なものはどれか。

G検定機械学習の概要・具体的手法

教師なし学習の分析目的を区別したものとして、最も適切なものはどれか。

生成AIパスポートAI(人工知能)

教師なし学習の例として適切なものを2つ選べ。

AWS AI PractitionerAI・機械学習の基礎

小売企業が過去の購買履歴と「購入した/しなかった」の正解ラベルを使って、次回キャンペーンで購入しそうな顧客を予測するモデルを作りたいと考えています。この学習方法として最も適切なものはどれですか。

AWS AI PractitionerAI・機械学習の基礎

会員の購入頻度や利用金額はありますが、顧客グループの正解ラベルはありません。分析担当者は、あらかじめグループの意味を決めずに購買傾向のまとまりを調べたいと考えています。最も適した方法はどれですか。

AWS AI PractitionerAI・機械学習の基礎

強化学習の学習の仕組みを説明するものとして、最も適切なものはどれですか。

DS検定データサイエンス

クラスタリングと次元削減の違いを説明したものとして、最も適切なものはどれか。

G検定機械学習の概要・具体的手法

設備のセンサーデータがあり、大半は通常運転だが故障の正解ラベルは付いていない。まず異常の疑いがある時点を抽出して専門家に確認してもらいたい。教師なし学習を利用する方針として最も適切なものはどれか。

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