▼▼▼▼▼▼▼▼
チャンネル登録はこちら

教師付き学習（supervised learning）

学習理論において目的変数があり、その目的変数に合った出力が出るようニューラルネットワークなどのシステムを更新することです。

古典的な統計手法としては、線形回帰分析、線形判別分析などがこれに対応します。

目的変数を教師（teacher）ともいいます。

古典的な統計手法の多くは線形手法であるため、最適なシステムパラメータの推定は逆行列の計算など１回もしくはごく少数回の計算で実行されますが、非線形のシステムでは、繰り返し計算に基づき遂次的にパラメータを更新する必要があります。

ニューラルネットワークにおける誤差逆伝播法はそのよい例です。

教師なし学習（unsupervised learning）

学習理論において、目的変数は特に設定されていなくて、多変量データの構造を把握するために用いられます。

古典的な統計手法としては、主成分分析、因子分析、クラスター分析などがこれに対応します。

目的変数があるものは教付き学習といいます。

多変量データの特徴的な構造を表現する何らかの評価関数を設定し、その評価関数が大きくなるように遂次的に構造を抽出していくというアルゴリズムが用いられます。

教師付き学習（supervised learning）は、学習理論の一分野であり、目的変数と呼ばれるラベル情報を持つデータを用いて、入力データに対して適切な出力が得られるようにモデルを学習させる手法です。この目的変数は教師（teacher）とも呼ばれ、モデルが出力する値が教師データに近づくようにシステムのパラメータを更新していきます。教師付き学習の代表的な例としては、線形回帰分析や線形判別分析といった古典的な統計手法が挙げられます。これらの手法では、通常、最適なシステムパラメータを効率的に計算することが可能で、逆行列の計算などを1回またはごく少数回実行するだけで目的を達成できます。一方で、非線形なシステムを扱う場合には、繰り返し計算を行うことが必要となり、遂次的にパラメータを更新することでモデルの精度を向上させます。このような非線形手法の一例として、ニューラルネットワークにおける誤差逆伝播法（backpropagation）が挙げられます。誤差逆伝播法では、まず入力データをモデルに通して予測値を得た後、目的変数との誤差を計算し、その誤差をモデルの各層に遡って伝播させることで、各パラメータを微調整します。これにより、出力が目的変数に近づくようにモデルを改良していきます。誤差逆伝播法はディープラーニングの基盤技術として広く利用されており、画像認識や音声認識、自然言語処理といった多くの応用分野で活躍しています。さらに、教師付き学習では分類問題と回帰問題が主な対象となります。分類問題では、データを離散的なカテゴリに分類することが目的であり、スパムメールの分類や画像認識における物体認識などが典型的な例です。一方、回帰問題では、連続値を予測することが目的であり、不動産価格の予測や気象データの分析などに用いられます。教師付き学習の性能は、訓練データの質や量に大きく依存します。十分な量の正確なデータが得られる場合、モデルは高い精度を発揮することができますが、データが不足していたりノイズが多かったりすると、モデルの性能が低下する可能性があります。次に、教師なし学習（unsupervised learning）は、目的変数が設定されていないデータを扱う学習手法です。この手法では、多変量データの中に潜む特徴的な構造を明らかにすることを目的としています。教師なし学習の代表例として、主成分分析（PCA）、因子分析、クラスター分析などが挙げられます。主成分分析は、高次元のデータを低次元に変換する手法であり、データの分散が最大になるような軸を見つけることで、データの本質的な構造を把握します。これにより、データの次元を削減しつつ、重要な情報を保持することが可能になります。因子分析は、観測データの背後に存在する潜在因子を特定する手法であり、心理学やマーケティングリサーチなどの分野で広く用いられています。一方、クラスター分析は、データをグループ化することを目的としており、例えば顧客セグメンテーションや画像セグメンテーションに応用されています。教師なし学習では、目的変数がないため、モデルの学習プロセスは異なったアプローチを取ります。具体的には、データの特徴的な構造を表現する評価関数を設定し、その関数値が最大化されるようにアルゴリズムを適用していきます。この過程では、データ間の類似性や距離を測定することが重要な役割を果たします。例えば、クラスター分析では、データ間の距離を測定するメトリックを用いて、データを類似したグループに分けることが行われます。教師なし学習は、データの潜在的なパターンを発見するのに非常に有効であり、ビッグデータ時代においてその重要性がますます高まっています。教師付き学習と教師なし学習は、互いに補完的な関係にあり、問題の特性やデータの性質に応じて使い分けることが求められます。さらに、これらの手法を組み合わせた半教師付き学習や強化学習などの発展的なアプローチも注目されています。これらの手法を適切に選択し、活用することで、多様な課題に対処することが可能になります。