大きく分けて3つある機械学習の種類
機械学習には、大きく分けて教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3種類があります。
それぞれ学習方法や得意とするタスクが異なり、目的に応じて適切な手法を選択することが重要です。
教師あり学習は、正解データ(教師データ)を付与したデータを用いて学習させる方法です。
入力データとその正解データの対応関係を学習することで、新しい入力データに対して適切な出力を予測できるようになります。
例えば、過去の売上データと気象データから、未来の売上を予測するといったタスクが挙げられます。
教師あり学習は、主に回帰と分類の問題に適用され、データから具体的な予測値やカテゴリーを導き出す際に有効です。
教師なし学習は、正解データを与えずに、データの構造や特徴を学習させる方法です。
データの中から隠れたパターンや規則性を発見することで、データの分類やグルーピング、次元削減などが可能になります。
例えば、顧客の購買履歴データから顧客をセグメント化したり、大量の文書データから共通のトピックを抽出したりするといったタスクです。
教師なし学習は、データの探索的な分析や、データの背後にある構造を理解する際に役立ちます。
強化学習は、試行錯誤を通じて学習する方法です。
エージェントと呼ばれる学習主体が環境と相互作用し、報酬を得ることで最適な行動を学習します。
例えば、ロボットの制御やゲームAIの開発などに利用されます。
強化学習は、教師あり学習や教師なし学習とは異なり、正解が明示的に与えられない状況で、最適な行動を学習していくことが特徴です。
これは、複雑な環境における意思決定を自動化するための強力な手法となります。