応用情報技術者 試験情報＆徹底解説

教師なし学習でも回帰を利用すると思うのですが、エは不正解になるのでしょうか？
ご教示いただけますと幸いです。

自分も不勉強なので確実なことは言えず申し訳ないのですが、
「過去のデータを使って未来予測する」ようなこの説明こそが「教師あり学習」の主な手法である回帰分析を物語っているということだと思います。

>きたさん
早速ご回答いただき、ありがとうございます！
私も勉強不足で大変恐縮ですが、「教師あり」というのは正解ラベルを持ったデータを使って学習するものと理解しております。
例えば、「PCのどこかのパーツの温度を時系列にとって機械学習を用いて故障を検知する」場合、実際の故障データ(正解ラベルを持ったデータ)がないと、「教師なし」学習になるのではと思っている次第です。
きたさんのご回答のように”過去のデータ"という、正解ラベルを持ったデータが既にあることをにおわせるような文言が選択肢に入っていればまだ納得はできるのですが、、、、。
機械学習難しすぎます、、、、(´；ω；`)

> 正解ラベルを持ったデータが既にあることをにおわせるような文言
これについては、「曲線の当てはめを行い，得られた近似曲線…」とあるので、さまざまな曲線（過去に「こういう結果になった」という時系列データ）に当てはめる操作を行っているのではないかと思いました。

>きたさん
お返事いただき、ありがとうございます。
なるほどです！私は「曲線の当てはめを行い，得られた近似曲線…」の部分がどうしても正解ラベルを持ったデータがあると読み解けず、、、。おそらく機械学習ロジックに関する知識理解が足りていないのだと思います。。。一旦は「回帰＝教師あり」と覚える形にして、応用情報の勉強と並行して機械学習の勉強も進めようと思います。

>教師なし学習でも回帰を利用する
出力データの値がどのようなものになるかわからないがゆえに、回帰や分類の問題に適用しようとしてもアルゴリズムに対するトレーニングのしようがないので、そもそもダメです。