機械学習 | 教師あり学習と教師なし学習の違い
はじめに
こんにちは、uniです。
今回は、教師あり学習と教師なし学習の違いについて、簡単に説明していこうと思います。私自身、色々なサイトを見てきましたが、数式やら専門用語やらが多く、わかりやすいサイトがほとんどありませんでした。ですので、ここで詳しく説明していこうと思います。
目次
- 教師あり学習と教師なし学習とは
- この2つの違いとは？
- 強化学習と半教師あり学習について
教師あり学習と教師なし学習とは
まず、教師あり学習と教師なし学習とはなにかを詳しく見ていきましょう。
教師あり学習について。
教師あり学習（きょうしありがくしゅう, 英: Supervised learning）とは、機械学習の手法の一つである。事前に与えられたデータをいわば「例題（＝先生からの助言）」とみなして、それをガイドに学習（＝データへの何らかのフィッティング）を行うところからこの名がある。
ーhttps://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%95%99%E5%B8%AB%E3%81%82%E3%82%8A%E5%AD%A6%E7%BF%92
教師なし学習について。
教師なし学習（きょうしなしがくしゅう, 英: Unsupervised Learning）とは、機械学習の手法の一つである。「出力すべきもの」があらかじめ決まっていないという点で教師あり学習とは大きく異なる。データの背後に存在する本質的な構造を抽出するために用いられる。
ーhttps://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%95%99%E5%B8%AB%E3%81%AA%E3%81%97%E5%AD%A6%E7%BF%92
といわれても、という感じですよね。笑
簡単に説明すると、
教師あり学習と教師なし学習の違いは、__目的が明確か__ということです。
この2つの違いとは？
教師あり学習の例を見てみましょう。
- 事前に犬と猫の画像を与えて、渡した画像がどちらの動物か判定する
- 過去の気象データを与えて、明日の天気予報を予測する
- 不動産データに基づいて、家の販売価格を予測する
このように教師あり学習は、なにかしてほしいことがあって、つまり目的が明確な上で行われています。
続いて、教師なし学習を見てみましょう。
- 様々な画像を渡して、それぞれを特徴ごとに振り分ける
- 沢山のメールから、スパムメールや通常のメールなどグループ分けする
- 多くの顧客の購入データから、商品の買い合わせの傾向を調べる
このように教師なし学習は、答えを与えないまま、機械にものごとを判断させています。
以上をまとめると、教師あり学習は、部下が部長に命令されてもくもくとタスクをこなすこと、教師なし学習は、部下が多くのデータから自分で判断したり、新しいアイデアを生み出したりすること、という感じです。
強化学習と半教師あり学習について
上記以外にも、強化学習と半教師あり学習というものがあります。
強化学習とは、価値を最大化するような学習法です。つまり、もっとも利益が出るところはどこかを考えて行動します。強化学習は、囲碁や将棋のような最終的な勝ち負けで決まってしまうようなものに使われています。
半教師あり学習とは、簡単に言うと、完全に答えを教えずにアドバイスだけをして学習を進めさせるものです。命令形の教師あり学習と自発形の教師なし学習のちょうど中間に位置しているため、半教師あり学習と呼ばれています。私たち人間を機械とすると、__クロスワードパズルを解かされているようなもの__です。
まとめ
いかがだったでしょうか。教師あり学習と教師なし学習、それぞれの違いが伝わっていると幸いです。