教師あり学習

信頼の理由

教師あり学習とは?

教師あり学習は、教師なし学習とは異なり、正解となる答えが含まれたラベル付きのデータセットを用いて、アルゴリズムにデータを分類・予測する方法を教える機械学習の手法です。

この手法は、データを特定のカテゴリーに分ける「分類」や、変数間の関係性を分析して予測を行う「回帰」に適しています。商品のレコメンド、カスタマーデータに基づく顧客のセグメント分け、過去の症状に基づく病気の診断など、様々なタスクに利用されています。

教師あり学習による分類の具体例

教師あり学習によって、機械が学習したデータを基に対象物、課題、または状況を分類することができます。対象物や人、状況の特徴、パターン、大きさ、色、高さなどのデータが繰り返し提供されることで、機械の分類はより正確になります。

教師あり学習では、機械に学習データを与え、そのデータを基に分類を行います。例えば、果物を分類するシステムの場合、色や形、大きさなどの学習データが与えられ、その情報に基づいて果物を分類することができます。

通常、正確な分類をするためには、このプロセスを複数回繰り返す必要があります。クレジットカードの不正使用検出や病気の分類など、現実世界での分類作業は複雑であり、機械は適切なデータと数回の学習セッションを経ることで、適切な能力を身につけることができます。

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マーガレット・ローズ
テクノロジーエキスパート

マーガレット・ローズは、受賞歴のあるテクニカルライター兼教師です。説明能力に優れており、複雑なテクノロジーを一般の方にもわかりやすく説明します。過去20年にわたり、彼女が書いたITの定義はQueのテク…...