ある企業のデータチームが機械学習プロジェクトを開始する際に、問題設定の段階で判断すべき事項がある。機械学習の「教師あり学習」に分類されるタスクを2つ選択してください。
- A. メール本文から「スパム」か「正常」かを分類する
- B. 購買履歴データから、似た購買パターンの顧客グループを自動的に発見する
- C. 住宅の広さ・築年数・駅距離のデータから住宅価格（円）を予測する
- D. 画像データを主成分分析で2次元に圧縮して可視化する
- E. センサーデータの正常パターンだけを学習し、外れた挙動を異常として検出する（教師なし）
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正解: A, C
教師あり学習とは、入力特徴量と正解ラベル（数値またはカテゴリ）のペアを使ってモデルを訓練する枠組みである。Cの住宅価格予測は正解ラベルが「価格（数値）」の回帰タスクで教師あり学習に該当する。Aのスパム分類は「スパム/正常」というラベルを使う分類タスクで同じく教師あり学習。Bのクラスタリングはラベルなしデータからグループを発見する教師なし学習。Eの異常検知（正常パターンのみ学習）は「教師なし」と明記されており、正解ラベルを必要としない。Dの次元削減（PCA）も教師なし学習の一手法であり、正解ラベルを使わない。