試験では、「問題と正解（ラベル）のセットを与える」という基本定義のほか、教師あり学習の代表的なアプローチである「分類」と「回帰」の概念の違いについて整理しておくことが求められます。例えば、「売上予測や株価予測は回帰」「画像に写っている動物の判定や迷惑メール判定は分類」といった具体的な事例と手法の紐付けがよく問われます。また、モデルが訓練データに過剰に適合してしまい、未知のデータに対して予測精度が落ちてしまう「過学習（オーバーフィッティング）」という現象とその対策についても頻出です。
関連する用語
分類（離散的なクラスを予測するタスク）、回帰（連続する数値を予測するタスク）、過学習（訓練データに適合しすぎて未知のデータに対応できなくなる現象）。
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ファクトチェック：試験要綱 Ver.5.6（2026-07-06公開、2026年10月試験から適用）。Ver.5.6は2026年10月試験から適用され、科目A-1、科目A-2、科目Bを規定します。2026年8月時点では適用前の資料であるため、記事では適用日を明記し、詳細シラバスと科目A-2追補も併記します。
この記事は公式出題範囲・チェックリストとの対応を編集部で確認した学習解説です。
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