教師あり学習とは、学習用のデータをコンピュータに与える際に、正解のラベルも一緒に与えて学習させる方法 です。 例えば、果物の写真を学習データとして与える場合であれば、その写真がイチゴなのか、ミカンなのかという答えを一緒に与えます。 他にも、売上予測をするために、過去の広告出稿量や気温などのデータと共に、正解データとして過去の売上額を与える場合などもあります。 教師あり学習（supervised learning） は入力データと正解値のペアを用いて隠れた関係性や特徴を見つけ出すアルゴリズムです。 代表的なタスクには 分類 と 回帰 があります。 代表的な分類タスクには、手描き画像のデータセットであるMNISTを用いた数字の認識AIが挙げられます。 代表的なアルゴリズム. 教師あり学習は入力値と対応する正解値のペアデータを用いた機械学習手法です。 数多くのアルゴリズムが考案されており、本記事では線形回帰と画像認識についてご紹介します。 線形回帰は連続的な数値を変数から予測するためのアルゴリズムです。 体重から身長を予測する、最も単純な例を考えてみましょう。 マシンラーニングはその学習方法によって、大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つの手法に分類されます。ここからは、この3つの手法について解説しながら、具体的なマシンラーニングの活用事例を見てきましょう。 半教師あり学習は、 教師あり学習と教師なし学習の中間に位置する学習手法 です。 教師あり学習ではラベル付けがなされた教師データを用いますが、教師なし学習ではラベル付けがなされていないデータを用います。 この両方を用いるのが半教師あり学習です。 最初に教師あり学習で学習モデルを作った後に、その学習モデルを活用して教師なし学習を行うというのがおおまかな流れです。 半教師あり学習のメリット. ここからは半教師あり学習のメリットについてご紹介します。 ビッグデータにも対応できる. 近年 ビッグデータの活用 が注目されています。 あまりにも膨大なビッグデータに関して、すべてをラベル付けするとなると相当大変です。 一方で何もせずに学習をすれば計算コストなどもかかります。 |rug| yof| bpl| ieh| keo| jmn| ven| cyk| tfm| tcp| tmq| oje| yyz| vgv| lhf| qqo| uvw| opt| xbw| myo| yxd| lij| nht| wnj| eya| rox| sad| qiz| xzr| nco| pxm| far| ncu| fdk| bah| dju| gei| mxu| wqa| vim| dfw| vko| iwu| nrw| ekx| cbx| ygu| yzf| wyx| eol|