教師あり学習

機械学習でコンピュータにデータを学習させるときに、データのひとつひとつが何であるかという解答（=教師）が用意されているという学習方法。

「あ」という文字を学習させるときに、この画像の正しい認識は「あ」であるともとから用意されており、様々な字体、書体、筆跡の「あ」を教師ありで学習させることで、「あ」に対する正確性が上昇していく…ということである。

「回帰」・・・学習したデータから、連続する数値を予測すること。教師あり学習では、数値を学習することで今までの傾向から次に来る数値を予測するというはたらきが期待できる。

ex)平均気温や降水量のデータをから、農作物の売り上げを予測する。

「分類」・・・学習したデータが何に属するかを判別すること。教師あり学習では、学習したデータとの共通項からそのデータがどんな分野の何に属しているかを判別するはたらきが期待できる

ex) 迷惑メールの共通項を学習し、迷惑メールかそうでないかを分類する。