教師なし学習の基本概念

問題

教師なし学習に関する記述のうち誤りを1つ選べ。

教師なし学習は、機械学習の手法のひとつで、正解（ラベル）が与えられていないデータそのものの構造や規則性、特徴的なパターンをアルゴリズム自身に見つけ出させる手法です。

代表的なタスクとして、似た者同士をグループ分けする「クラスタリング」や、データの次元を減らす「次元削減」などがあります。

顧客のセグメンテーションや、未知の異常を検知するアノマリー検知など、正解データを用意することが困難なビジネス課題において非常に有効なアプローチです。

1. 教師なし学習はラベルなしデータを扱う

正しい：教師あり学習とは異なり、正解ラベルが付与されていない入力データのみを用いて学習を行います。

2. 教師なし学習はクラスタリングなどを含む

正しい：データを似た特徴を持つグループに分ける「クラスタリング」や、情報量を保ちながら変数を減らす「主成分分析（次元削減）」などが代表的な手法です。

3. 教師なし学習では正解ラベルが必須である

誤り：正解ラベルを必要とするのは「教師あり学習」です。教師なし学習は正解ラベルのないデータからパターンの抽出を行います。

4. 教師なし学習はデータのパターンを発見することが目的

正しい：正解がない中でデータ間の距離や分布を計算し、データに潜む構造やクラスタ（群れ）といったパターンを発見することが主な目的です。

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