【G検定】教師あり学習と教師なし学習

教師あり学習と教師なし学習

教師あり学習と教師なし学習の違い

教師あり学習と教師なし学習は、機械学習の 2 つの主要なカテゴリであり、明示的にプログラムすることなく、例によってタスクを実行するようコンピューターに教える方法です。これら 2 つのアプローチの主な違いは、使用するトレーニング データの種類にあります。

教師あり学習は、予測または決定を行うために、アルゴリズムがラベル付けされたトレーニング データ (入出力ペア) から学習する一種の機械学習です。教師あり学習では、アルゴリズムに入力と目的の出力の両方が与えられ、入力を出力にマッピングすることを学習します。このアプローチは、入力フィーチャに基づいてラベルまたは数値を予測することが目標である、分類や回帰などのタスクに使用されます。たとえば、教師あり学習アルゴリズムを画像のデータセットとそれに対応するラベル (「犬」や「猫」など) でトレーニングして、新しい画像をこれらのカテゴリに分類できます。

一方、教師なし学習は、アルゴリズムがラベル付けされていないトレーニング データから学習するタイプの機械学習です。つまり、入力データのみが提供されます。教師なし学習の目標は、予測を行うことではなく、データ内の隠れたパターンや構造を明らかにすることです。このアプローチは、クラスタリングや次元削減などのタスクに使用されます。目的は、類似したデータ ポイントをグループ化すること、またはデータ内の特徴の数を減らすことです。たとえば、教師なし学習アルゴリズムは画像のデータセットでトレーニングでき、画像にラベルがない場合でも類似の画像をグループ化できます。

教師あり学習と教師なし学習の主な違いは、使用するトレーニング データの種類にあり、教師あり学習はラベル付きデータを使用し、教師なし学習はラベルなしデータを使用します。

教師あり学習

教師あり学習は、アルゴリズムがラベル付きデータセットでトレーニングする機械学習の一種です。つまり、モデルのトレーニングに使用されるデータには、入力と目的の出力の両方が含まれます。教師あり学習の目標は、入力変数から出力変数へのマッピング関数を学習することです。これにより、新しい入力が与えられたときに、モデルが対応する出力を一定レベルの精度で予測できるようになります。

教師あり学習アルゴリズムは、回帰と分類の 2 つのタイプに大きく分類されます。回帰アルゴリズムは、特定の機能に基づいて株や家の価格を予測する場合など、出力が連続した実数値である場合に使用されます。分類アルゴリズムは、出力が個別のラベルである場合に使用されます。たとえば、電子メールをスパムまたは非スパムとして分類したり、猫または犬を含む画像として分類したりします。

教師あり学習アルゴリズムの一般的な例には、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダム フォレスト、k 最近傍、サポート ベクター マシンなどがあります。アルゴリズムの選択は、問題の性質と使用するデータの種類によって異なります。

教師あり学習には、ラベル付けされたデータセットが必要ですが、これを取得するには時間と費用がかかる可能性があります。ただし、モデルの精度は、より大規模で多様なデータセットを使用して大幅に改善できるため、多くの実世界のアプリケーションで一般的な選択肢となっています。

教師なし学習

教師なし学習は、モデルがラベル付きデータでトレーニングされないタイプの機械学習です。モデルがラベル付きデータセットでトレーニングされ、一連の入力とそれに対応する目的の出力に基づいて予測を行う教師あり学習とは異なり、教師なし学習アルゴリズムには、学習するラベル付き出力がありません。代わりに、教師なしアルゴリズムは、明示的なガイダンスなしで、入力データ内のパターンと関係を独自に見つけようとします。

教師なし学習は、クラスタリングと次元削減という 2 つの主なカテゴリにさらに分けることができます。クラスタリング アルゴリズムは、何らかの類似度に基づいて、類似したデータ ポイントをクラスターにグループ化することを目的としています。たとえば、顧客セグメンテーションの問題では、クラスタリング アルゴリズムを使用して、顧客の購買習慣や人口統計情報に基づいて顧客をさまざまなセグメントにグループ化できます。

一方、次元削減手法は、重要な情報を保持しながら、データ内の特徴の数を減らすことを目的としています。これは、データの視覚化や、一部の機能が冗長またはノイズの多い高次元データを扱う場合に役立ちます。