[機械学習]教師あり学習とは

AI

どうも、ちょげです。

機械学習には、様々な学習方法があります。

学習方法の中でも、メジャーな方法の1つが、「教師あり学習」です。

今回は、教師あり学習について解説します。

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概要

どんな機械学習にも言えることですが、コンピュータが学習する為には、データが必要となります。

大量のデータから、コンピュータが学習することで、様々な問題を解決できるようになります。

教師あり学習は、学習に使うデータを正解ラベルとセットにして、学習させる方法です。

正解ラベルとは、データが何に分類されるかを表すラベルです。

動物の種類を例にすると、犬に分類されるデータには「犬」、猫に分類されるデータなら「猫」のようになります。

教師あり学習を一言で言うと、答え(正解ラベル)という教師を使って学習する方法です。

教師あり学習は、未知のデータが何に分類されるかの「予測」を行いたい時などに役立ちます。

ここでの未知というの、学習の際に使用されなかった、コンピュータからしたら知らないデータのことです。

例えば、先程の動物の種類であれば、学習し終わった後に、動物のデータがどの種類に分類出来るのかを予測をさせる事ができます。

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まとめ

  • データと正解ラベルをセットにして学習させる方法
  • 正解ラベルが、コンピュータの教師
  • 未知のデータを分類するのに役立つ

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