〈T4〉機械学習02：機械学習の種類

教師あり学習

学習データとして入力とその正しい出力が与えられ、ある入力を受けると正しい出力ができるよう学習させるアルゴリズム。教師あり学習の代表的タスクは「識別」と「回帰」。

https://gyazo.com/6f12f73cf7e744a23a93556a3ef16c73

入力データを正解データを参照して識別し、その学習データをもとに回帰を行うこと。

なお、正解データを作成する作業を「アノテーション」と言う。【以上すべて、参考（１）より引用】

教師なし学習

「正解」データを与えず行うアルゴリズム。

https://gyazo.com/75cd70dd7c96a5ed08e6efdb4d045ef0

教師なし学習では、大量のデータを与え、アルゴリズム自身がそのデータを探索することで、データの構造やパターンなどを抽出したり、データを分類する。

代表的なタスクにクラスタリング（似た特徴を有するものを、同じグループに分けるもの）がある。【以上、参考（１）より引用】

強化学習

「強化学習」は、教師なし学習と同じく「正解」データは与えられないが、データの出力を価値づけし、その価値を最大化するための行動をとるようにアルゴリズムを最適化する。望ましい出力結果に対し報酬を与え、コンピュータに良い出力を学習させる。

参考資料等

（１）【保存版】機械学習とは | 意味や仕組み・勉強方法を徹底解説（Ledge.ai）2020年12月19日最終アクセス。