教師あり学習と教師なし学習を分ける

各選択肢の技術が何を入力として何を出力するかを整理し、問題の要件と照合する。

正解ラベルから予測を学ぶ分類・回帰は教師あり学習である

この用語の目的、入力、出力、制約を確認する。

ラベルなしデータのクラスタリングや次元削減は教師なし学習である

この用語の目的、入力、出力、制約を確認する。

教師なし学習では必ず人が正解ラベルを付ける

この用語の目的、入力、出力、制約を確認する。

回帰はカテゴリを予測するためだけの手法である

この用語の目的、入力、出力、制約を確認する。