ITパスポート試験

問16

ITパスポート過去問 令和8年度(2026年)問16

教師あり学習において,正解となる情報を付与する作業を表す用語として,最も適切なものはどれか。

選択肢

  • アノテーション
  • エンコード
  • データクレンジング
  • フィルタリング

正解と解き方・学習ポイント(AI解説)

正解:
あなたの回答:未回答

教師あり学習では、入力データに対して正解となる情報(ラベル)を付与した学習データを用意します。このラベル付与の作業はアノテーションと呼ばれます。

正解

アノテーションは、教師あり学習で必要となる入力データに対して正解(ラベル)を付与する作業です。設問の「正解となる情報を付与する作業」に一致します。

不正解

エンコードは、データを別の形式に変換する処理です。正解(ラベル)を付与する作業ではありません。

不正解

データクレンジングは、欠損や重複、表記ゆれなどを修正してデータ品質を改善する作業です。正解情報を付与する作業そのものは指しません。

不正解

フィルタリングは、条件に合うデータを抽出したり不要なデータを除外したりする処理です。正解(ラベル)を付与する作業ではありません。

Point

この問題は、教師あり学習で学習データを作るときに行う「正解ラベルを付与する作業」の名称として、アノテーションを選べるかを確認しています。

解くために必要な知識

この問題を解くには、教師あり学習における学習データの特徴と、正解ラベル付けに関する用語の理解が必要です。

用語の整理

教師あり学習で重要な点

教師あり学習では、次の形のデータで学習させるのが一般的です。

学習データ = 入力データ + 正解(ラベル)

用語の違い(比較表)

用語名 意味 この設問(正解情報を付与)に該当するか
アノテーション 学習用データに、正解ラベル(分類名、領域、属性など)を付与する作業です。教師あり学習で用います。 該当します
エンコード 文字・画像・音声などのデータを、別の表現形式(符号)に変換することです。例として、文字コード変換や動画の符号化があります。 該当しません
データクレンジング 欠損、重複、表記ゆれ、異常値などを修正・除去して、データ品質を改善することです。 該当しません
フィルタリング 条件に合うデータを抽出したり、不要なデータを除外したりすることです。 該当しません

 

選択肢ごとの解説

正解

アノテーションは、教師あり学習で必要となる入力データに対して正解(ラベル)を付与する作業です。設問の「正解となる情報を付与する作業」に一致します。

不正解

エンコードは、データを別の形式に変換する処理です。正解(ラベル)を付与する作業ではありません。

不正解

データクレンジングは、欠損や重複、表記ゆれなどを修正してデータ品質を改善する作業です。正解情報を付与する作業そのものは指しません。

不正解

フィルタリングは、条件に合うデータを抽出したり不要なデータを除外したりする処理です。正解(ラベル)を付与する作業ではありません。

まとめ

教師あり学習では、入力データに対して正解となる情報(ラベル)を付与した学習データを用意します。このラベル付与の作業はアノテーションと呼ばれます。

順次、単語を追加予定です。もうしばらくお待ちください。