教師あり学習

教師あり学習とは「正しいデータ」という名の教師がいて、そこに不明なデータを持ち寄った際には正解を教えてくれるというイメージ。

正解となる膨大なデータを学習することで新しいデータに対しても対応が可能である。

教師あり学習は「学習」と「認識・予測」の２段階のブロックに別れている。

学習

正解がわかっているデータ（入力）をもとに、そのデータのルールやパターンを学習し、分析モデルとして出力する。

認識・予測

その後に正解がまだわかっていないデータをあらなにインプットして、学習時に決められたルールやパターン（出力）を元に認識・予測をする。

また、基本的にニューラルネットワークやディープラーニングはこの教師あり学習を発展させたものである。

参考文献