機械学習の手法は、教師あり学習・教師なし学習・強化学習などに大別される。次のうち、「教師なし学習」の活用例として最も適切なものはどれか。
- 1過去の住宅の広さ・築年数と販売価格のデータを学習し、新たな住宅の販売価格を予測する
- 2「スパム」「非スパム」の正解ラベルが付いたメールを学習し、新着メールを自動で振り分ける
- 3顧客の購買履歴データを、正解ラベルを与えずに分析し、購買傾向の似た顧客どうしのグループに分ける
- 4対局を繰り返して得られる勝敗を報酬として、ゲームで勝ちやすい打ち手の方策を改善していく
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正解：3
教師なし学習は、正解ラベルのないデータからデータの構造や傾向を見つけ出す手法で、顧客を似たグループに分けるクラスタリングはその代表例です。住宅価格の予測（回帰）とスパムメールの判定（分類）は、正解の付いたデータから学ぶ教師あり学習です。勝敗を報酬として方策を改善するのは強化学習です。覚えておきたいのは、「正解ラベルなしでグループ分けや構造の発見を行う」のが教師なし学習だという点です。
根拠：機械学習の学習方法の分類（教師あり学習・教師なし学習・強化学習）