【正解】A
【0からの解説】
ML の学習方式は「正解ラベルの有無」で大きく分かれます。
・教師なし学習：正解ラベルのないデータから、データ自体の構造やパターンを発見する方式です。クラスタリング（似たデータ同士を自動的にグループ分けする）はその代表例で、「このデータはどのグループ」という正解を与えずに、類似性だけからグループを見つけます。
・教師あり学習：入力と正解ラベルのペアから「入力→正解」の対応を学習する方式です。
【誤りの選択肢】
B：動物の画像認識は、「この画像は犬」「この画像は猫」というラベル付きデータで学習する教師あり学習（分類）です。
C：住宅価格の予測は、過去の「特徴と価格」のペアから学習する教師あり学習（回帰）です。
D：プロンプトからのテキスト生成は、大規模言語モデルによる生成 AI のタスクです。基盤モデルの事前学習は自己教師あり学習と呼ばれ、「教師なし学習の代表例」として問われているクラスタリングとは区別されます。
【参考】
機械学習とは（AWS）