半教師あり学習
少しの正解ラベル付きのデータと、大量の正解ラベルのないデータを組み合わせて学習する方法を何というか。最も適切なものを1つ選べ。
- A
強化学習
- B
転移学習
- C
半教師あり学習
- D
オンライン学習
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正解：C
半教師あり学習は、少しのラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせる。
| 種類 | 使うデータ | 例 |
|---|---|---|
| 教師あり学習 | 入力と正解のペア | 分類・回帰 |
| 半教師あり学習 | 一部だけ正解つき | 少数のラベルで精度を上げる |
| 強化学習 | 行動への報酬 | ゲーム・ロボット制御 |
- A
誤り。報酬をもとに行動を学習する方法。
- B
誤り。学習済みモデルを別のタスクに使う方法。
- C
正しい。ラベル付けの手間を減らしながら、精度を高めることを目指す。
- D
誤り。データを1件ずつ使って更新する方法。
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