教師あり学習とは？

教師あり学習に該当するユースケースとして適切なものを2つ選べ。

教師あり学習用のデータを準備する担当者が「ラベル付きデータ」を用意します。その説明として最も適切なものはどれか。

「教師あり学習」の説明として、最も適切なものはどれか。

自己教師あり学習の説明として、最も適切なものはどれか。

質問と期待される回答のペアなど、ラベル付きデータを使ってモデルを教師あり学習でファインチューニングする手法を何と呼ぶか。

教師あり学習における回帰と分類の違いを説明したものとして、最も適切なものはどれか。

小売企業が過去の購買履歴と「購入した/しなかった」の正解ラベルを使って、次回キャンペーンで購入しそうな顧客を予測するモデルを作りたいと考えています。この学習方法として最も適切なものはどれですか。

マーケティング部門が、正解ラベルを持たない顧客データから似た顧客同士のセグメントを発見したいと考えています。適した学習アプローチはどれですか。