機械学習の種類は大きく分類すると二つ

機械学習

GDJ / Pixabay

2018.12.212019.06.09

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大きく分けると二つです。

教師あり学習は機械学習がデータを学習する際に正解を教えてあげることです。

例えば、「名前」と「色」と「葉っぱ」があるかどうかというデータを元に野菜かどうか機械学習に判定させたいとします。

以下の表のように「野菜かどうか」という答えを学習時に教えてあげることを教師あり学習と言います。

※説明のためものすごく単純化しております。

この学習データで学習した機械学習に以下のデータを野菜かどうか判定させるとどう判定するでしょう。

色が緑色で葉っぱが有るパターンです。

学習データ上は上記条件に該当するものは全て野菜なので、教師あり機械学習もYesと答えられそうです。

名前	色	葉っぱの有無
小松菜	緑色	有

教師なし学習は機械学習がデータを学習する際に正解を教えず自ら正解を決める学習手法です。

教師なしは答えを教えないので、このデータはどのグループっぽいよ！という答え方をします。

以下の表のように今度は教師ありと違って「野菜かどうか」という答えを学習時に教えません。

どうやって判定するかというと葉っぱが有グループと無のグループに分けることができますね。

判定対象のデータが似ているグループかどうかで判定を行います。

※色のグループもありますが、説明単純化のため葉っぱが有るかどうかのグループ分けにしています。