「教師あり学習」とは|テクスタ辞書


【前文】教師あり学習とは(8字)

「教師あり学習」(英語表記:Supervised learning)とは、「機械学習」の分野の1種です。機会学習とは、人間が持つ学習能力と同じような機能を、コンピュータにも搭載することを目的とした、研究や技術のことをいいます。
別名「教師付き学習」とも言われており、天気予報など、さまざまな分野で活用されています。(139字)

【特徴1】教師あり学習の仕組みと目的(13字)

教師あり学習は、入力と出力という、2つのデータを用いて行います。
「入力データ」とは、過去の結果などが既に分かっているデータのことをいいます。「出力データ」は、まだ結果が出ていないデータのことです。この2種類のデータを何度も与えることで精度が上がり、より正確な予測ができるようになります。
教師あり学習の主な目的は、入力データをもとに、出力データを予測することです。
そして最終的には、過去に与えられたことのないデータから、その結果や答えを正確に予測できるアルゴリズムを設計することを、最大のテーマとしています。(253字)

【特徴2】教師あり学習の活用方法(11字)

教師あり学習の活用方法は、大きく分けて2種類あります。「回帰」と呼ばれる方法と、「分類」と呼ばれる方法です。
「回帰」は、入力された情報から直接的に、出力を予測する手法です。この方法は主に、天気予報での平均気温や、日経平均株価などの予想をする際に活用されています。
「分類」は、与えられた情報がどのようなクラスに属するか、振り分ける手法です。例えば、受信したメールの内容がスパムメールであるか否かを判断する際に使用されています。また、特定の商品を販売する際、どのような客層に宣伝するべきか、過去の顧客情報から割り出すなどの活用方法もあります。(269字)

・キーワード「教師あり学習」:合計7回使用(見出し3回、本文4回)