ITパスポート

教師あり学習・教師なし学習・強化学習の違い。AIの基本

ITパスポートの教師あり学習、教師なし学習、強化学習を、正解データ、分類・予測、構造発見、報酬の考え方から整理します。

公開日: 2026年7月23日

更新日: 2026年7月23日

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機械学習は正解データと学習の目的で分ける

機械学習には、正解が付いたデータから予測・分類を学ぶ方法、データの構造やまとまりを見つける方法、行動の結果として得る報酬をもとに学ぶ方法があります。

ITパスポートでは、用語の定義だけでなく、業務やシステムのどの場面で使うかを問う選択肢が出ます。言葉、目的、似た言葉との違いを一組で確認します。

AIの結果は常に正しいとは限りません。試験では、入力データ、正解ラベル、目的関数・報酬の有無から学習方法を判断します。

問題を解いた後は、正誤だけで終わらせず、選択肢のどの言葉が判断の根拠だったかを確認します。迷った選択肢は、正しい説明へ言い換えて短く残すと復習しやすくなります。

数値・手順・制度を含むテーマは、問題が作られた時点と現行の情報を混同しないよう注意します。公式公開問題は出題形式を知る教材として使い、最新の試験情報は公式案内で確認してください。

試験範囲、申込み、実施時期は変更されることがあります。IPAのITパスポート試験案内を確認してください。最終確認日: 2026年7月24日。

短い演習で理解があいまいなテーマを見つけ、この記事の確認項目へ戻る流れがおすすめです。

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