機械学習は、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに分類される。
教師があるかないかで、正しい答えがあるかの違い。だから、教師なしの場合は、単純なデータのグループ化（＝クラスタリング）くらいしかできない。
①教師あり
　たとえば、回帰分析、
②教師なし
　たとえば、クラスタリング
③強化学習
　たとえば、モンテカルロ法、

■R1秋高度共通PM1
問3　AIの機械学習における教師なし学習で用いられる手法として，最も適切なものはどれか。
ア　幾つかのグループに分かれている既存データ間に分離境界を定め，新たなデータがどのグループに属するかはその分離境界によって判別するパターン認識手法
イ　数式で解を求めることが難しい場合に，乱数を使って疑似データを作り，数値計算をすることによって解を推定するモンテカルロ法
ウ　データ同士の類似度を定義し，その定義した類似度に従って似たもの同士は同じグループに入るようにデータをグループ化するクラスタリング
エ　プロットされた時系列データに対して，曲線の当てはめを行い，得られた近似曲線によってデータの補完や未来予測を行う回帰分析

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正解はウ

■H30春FE午前
問61 蓄積されたデータに対してパターン認識機能や機械学習機能を適用することによって,コールセンタにおける顧客応対業務の質的向上が可能となる事例はどれか。
ア 応対マニュアルや顧客の基本情報を電子化したものを,オペレータの要求時に応対用の画面にポップアップ画面として表示する。
イ 顧客の問合せの内容に応じて,関連資料や過去の応対に関する全履歴から,最適な回答をリアルタイムで導き出す。
ウ 電話応対中のオペレータが回答に窮したときに,その電話や応対画面をベテランのオペレータや専門要員に転送する。
エ ベテランのオペレータが講師となり,応対マニュアルを教材にして,新人オベ レータに対するロールプレイング研修を繰り返して実施する。

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正解はイ