教師あり学習とは

きょうしありがくしゅう

入力と正解(ラベル)の組からなるデータを使い、入力から正解を予測するモデルを学習する機械学習の方法。予測する出力が連続した数値なら回帰、決まったいくつかのクラスのどれかなら分類と呼ぶ。線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどのモデルが使われる。正解のラベルを用意するのに手間がかかることが多い。

「教師あり学習」は、1分野の2問の練習問題に出てきます(機械学習の基礎など)。

この用語の分野: 機械学習の基礎

教師あり学習の練習問題に挑戦

教師あり学習の課題のうち、回帰に当たるものはどれか。

Aメールの本文から、そのメールがスパムかどうかを判定する
B手書きの数字の画像が、0〜9のどの数字かを見分ける
C広さや駅からの距離などから、住宅の価格を予測する

答えと解説を見る

正解：C. 広さや駅からの距離などから、住宅の価格を予測する

教師あり学習は、入力と正解(ラベル)の組を使って、入力から出力を予測するモデルを学習する方法です。予測する出力が連続した数値のときを回帰、決まったいくつかのクラスのどれかのときを分類と呼びます。住宅の価格は連続した数値なので回帰です。スパムの判定は2クラス、手書きの数字の認識は10クラスの分類です。

解説の中の「教師あり学習」

教師あり学習は、入力と正解(ラベル)の組を使って、入力から出力を予測するモデルを学習する方法です。
教師あり学習の課題のうち、回帰に当たるものはどれか。
故障の有無という正解を使って予測するのは教師あり学習、報酬を手がかりに行動を学ぶのは強化学習です。
教師なし学習に当たるものはどれか。

「教師あり学習」が出てくる問題(2問)

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