問題
ストラテジ系
問24 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。
選択肢
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
解説
正解：エ
概要
この問題は、教師あり学習の事例を、ルールベース処理や強化学習に近い事例などと区別して判別できるかを問う問題です。
正解の理由
教師あり学習は、入力データと正解ラベルを対にした学習用データを使って、推定や分類の規則を学習する方法です。エは「泣き声」と「泣いている原因」の対応データを使って原因を推測しており、教師あり学習の説明に当てはまるため正解です。
各選択肢の解説
ア（×）: 画像の特徴から好みに合う商品を提案する事例ですが、設問文だけでは教師あり学習かどうかを特定できません。推薦の仕組み全般の説明であり、教師データの存在が明示されていないため誤りです。
イ（×）: あらかじめ用意したルールベースのプログラムで判断する説明です。学習データから規則を学ぶ教師あり学習ではなく、人が決めた規則で判定する方式なので誤りです。
ウ（×）: 繰り返し訓練して上手に盛り付ける説明は、成功・失敗を通じて行動を改善する学習の事例に近いです。入力と正解ラベルの対応を使う教師あり学習の説明としては不適切です。
エ（〇）: 泣き声と泣いている原因の組合せデータを集めて入力し、原因を推測する説明です。入力データと正解ラベルを用いて学習する教師あり学習の典型例なので正解です。
ポイント
教師あり学習は、「入力」と「正解」の対になったデータで学習する点が重要です。ルールベース処理や、試行錯誤で改善する学習との違いを区別して覚えると解きやすいです。