ITパスポート令和8年度問16 教師あり学習におけるラベル付与作業

ITパスポート令和8年度問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。

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ア

正しい。アノテーションは、機械学習において、対象データに正解となる情報（ラベル）を付与する作業を指します。例えば、写真データに「猫」、文章に「好意的」などのラベルを付与し、コンピュータが学習できるようにする役割があります。学習モデルはこのラベルをもとにデータを識別するため、特に教師あり学習では不可欠な工程です。
エンコードは、データを一定の規則に従って、他のデータ形式に変換することです。具体例としては、映像データを圧縮したり、文字データをURLで使える形式に変換したり、データを暗号化したりする処理が、エンコードに該当します。
データクレンジングは、データに含まれる誤りや欠損、不整合、重複、表記の揺れ等を修正・除去する作業です。データ分析や機械学習の前処理として重要であり、データの品質を高めることで、分析結果の信頼性向上に大きく寄与する工程です。
フィルタリングは、条件に基づいて特定のデータを抽出・除外する処理です。機械学習の分野では、学習用のデータセットを用意する際に、外れ値やノイズ、欠損データ、目的と関係性の低いデータを除外するためにフィルタリングが行われます。