解説

教師あり学習は、入力データと、それに対応する正解（ラベル）のペアを使って学習を行う機械学習の手法です。この問題では、「泣き声（入力データ）」と「泣いている原因（正解ラベル）」のペアを使って学習を行い、新しい泣き声から原因を推測するシステムが、教師あり学習の典型的な例として示されています。教師あり学習では、このような「入力→正解」のペアデータを大量に用意し、そこから規則性やパターンを学習することで、新しいデータに対しても適切な予測ができるようになります。

なぜ他の選択肢は違うのか

選択肢 ア

これは教師なし学習の例です。利用者の好みを自動的に把握する過程で、正解ラベルを与えられているわけではなく、画像の特徴から似た商品をグルーピングするような処理を行っています。

選択肢 イ

これは機械学習ではなく、従来型のルールベースのプログラミングです。条件分岐によって判断を行っており、データからの学習は行っていません。

選択肢 ウ

これは強化学習の例です。正解データを与えられるのではなく、試行錯誤を繰り返しながら、成功や失敗の経験から学習を行っています。

解くときのポイント

教師あり学習を見分けるポイントは、「入力データと正解（ラベル）のペア」が存在するかどうかです。例えば、メールスパム判定（メール文面と「スパム/非スパム」のラベル）、手書き文字認識（画像と文字ラベル）なども典型的な教師あり学習の例です。