教師あり学習・教師なし学習が分からないよ、、、そんな あなたに必見な絶対に役立つ記事！

こんにちは！！
このブログの筆者のまさやんです！

「教師あり学習・教師なし学習が
分からないよ、、、そんなあなたに必見な
絶対に役立つ記事！」となります。

前回は相関係数について説明しました！
今回は教師あり学習・教師なし学習に
ついて説明したいと思います！！

さて皆さん、教師あり学習・教師なし学習に
ついてご存じでしょうか？

初めて聞いたという方も多いかも
しれません。

この種類の設問は今後も出題される可能性の
高い分野のため、勉強することは大切です！
同期との差をつけるためにも、知識があると
良いですね。

本記事の結論として、、、

・教師あり＝正解データあり
・教師なし＝正解データなし
・強化学習＝評価値で判断　

です！

具体例を出して説明しますね！！

まずAIとは何かということですね。
AIとは「Artificial Intelligence」の略称、
日本語だと「人工知能」と呼ばれます。

「人工知能」という言葉から、人間と
同じようにコンピューターの知能を呼ぶ
イメージで問題ないかと思います。

 
AIの分野には、今話題の機械学習や
DeepLearningなどの領域も含まれている
ため、いずれ基本情報技術者試験受験者
向けの記事に書ければと思います！

話に戻ると、AIでは知能を発達させる
ために、人間と同様に「学習」をさせる
必要があります。

学習を行う場合、まず正解のデータを
覚えさせる方法が考えられますよね！

例えば画像認識分野にてリンゴの画像を
覚えさせると、AIがリンゴの画像を判別
できるようになるなど。。

このような正解かどうか識別している
データがある場合、「正解ありデータ」と
呼びます。

上記のような学習が「教師あり学習」
です！

一方、大量のデータが存在する場合、
人間が1つずつデータを見ていくのは
骨が折れる作業ですよね。。

ちなみにまさやんはDeepLearnigを行う
際、アノテーション作業をやったことが
あるのですが、無の境地で作業して
いました。(笑)

そのような場合、先にコンピューターに
データのグループ分けをしてもらい、
あとから人間でグループを見ていくほうが
圧倒的に楽です。

上記のように正解かどうか識別している
データが存在しない場合、「正解なし
データ」と呼びます。

また上記のような学習が「教師なし学習」
です。

3つ目に「教師なし学習」とは別に定義
されている「強化学習」という学習方法も
存在しています。

これは学習する際に「評価値」という
スコアを導入、その評価値が最大になる
ようなケースを選択するという学習方法
です。

例えば最短ルートを選択する場合などですね！


以上の教師あり学習、教師なし学習、
強化学習の3点を覚えていただきたいと
思います！

今回の記事はここまでです！
もしよろしければ、次の記事も読んで
もらえると嬉しいです！！ 

ではでは！