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
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。
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。
よくある誤解
- 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。
対応試験
生成AIパスポートG検定AWS AI Practitioner
関連する表記: 教師なし学習 / Unsupervised Learning / クラスタリング
関連問題で復習
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教師なし学習の代表的な用途として最も適切なものはどれか。
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関連用語
FujiCertの用語解説は、各試験の公式問題ではなく、学習者が問題演習で つまずきやすい観点を整理した非公式の学習支援コンテンツです。