Q66 — AWS AIF-C01 第2章

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音声認識アプリケーションの構築において、以下のタスクに適した機械学習（ML）学習手法を選択してください。このML学習手法は、ラベル付き音声データを用いて音声コマンドを認識するモデルを訓練することを目的としています。

正解: A. 教師あり学習

解説

解説： A. 教師あり学習：正しい選択です。教師あり学習は、サンプルデータ（例：音声コマンド）内のパターンを学習し、新しいデータに対して予測を行う技術です。本タスクでは、ラベル付き音声コマンドデータセットを用いてモデルを訓練し、新たな音声コマンドを認識させる必要があります。教師あり学習は、ラベル付きトレーニングデータがある状況に最も適しています。 B. 半教師あり学習：不適切です。半教師あり学習は、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせて学習する手法ですが、本タスクではラベル付き音声コマンドデータセットが既に存在し、ラベルなしデータの活用は不要です。 C. 教師なし学習：不適切です。教師なし学習は、ラベルなしデータから内在するパターンや構造を発見する技術であり、本タスクではラベル付き音声コマンドデータを用いてコマンドを認識させる必要があるため、適用できません。 したがって、正しい選択はA. 教師あり学習であり、これはラベル付き音声コマンドデータを活用して、新たな音声コマンドを認識するモデルを訓練するために最適です。