中小企業診断士 第1次試験 情報システム戦略とデータ活用 練習問題 第11問: 機械学習に関する記述として、最も適切なものはどれか。

「過学習とは、訓練データに合わせすぎて、新しいデータでは正しく予測できない状態」が適切です。Googleの機械学習の用語集は、過学習を、訓練データにぴったり合いすぎて新しいデータで正しい予測ができなくなることとしています。

令和元年版情報通信白書によると、深層学習（多数の層から成るニューラルネットワークを使う機械学習）では、何に着目するか（特徴量）を人が前もって設定しなくても、コンピューターが自分で取り出します。特徴量を人が決めて与えるとするのは誤りです。

強化学習は、試行錯誤の中で行動に報酬を与えることを繰り返し、長い目で見て良い行動を学ばせる手法で、その場の報酬を最大にする行動を学ぶのではありません。基本情報技術者試験のシラバスは、教師あり学習の例に回帰と分類を、教師なし学習の例にクラスタリングと次元削減を挙げており、次元削減は教師なし学習に入ります。

白書によると、AlphaZeroは人間の対局の記録を一切使わずに強化学習で学び、短い期間で最初のAlphaGoより大幅に強くなりました。教師あり学習は正解のラベル付きのデータから、教師なし学習はラベルのないデータから学び、強化学習は報酬から行動を学びます。