G検定（ジェネラリスト検定） 人工知能とその動向 練習問題 第1問: ある病院の支援システムでは、医師が患者の所見（子宮に手術の跡があるかなど）を項目として入力し、ロジスティック回帰がそれらの項目と分娩の結果との関係を過去のデータ

肢3が正解です。Goodfellowらの『Deep Learning』の図1.5は、ルールベースでは処理全体を人が書き、古典的な機械学習では人が設計した特徴量から出力への対応を学習し、深層学習では特徴そのものも層を重ねて学習する、と区別しています。

事例では所見という特徴量を医師が与え、ロジスティック回帰はその項目と結果の関係を学ぶので、古典的な機械学習に当たります。

肢1は、対応をデータから学習している点と合いません。肢2について、同書はロジスティック回帰は特徴量の定義を自ら変えられず、画像の画素を直接与えても役に立つ予測はできないとしています。

肢4の強化学習は報酬から方策を学ぶ枠組みで、結果つきの過去データから対応を学ぶ事例とは違います。学習するかどうかではなく、どの部分をデータから学ぶかで区別するのが要点です。