教師なし学習とは
きょうしなしがくしゅう
正解のラベルがないデータから、データの中のまとまりや構造を見つける機械学習の方法。似たデータをグループに分けるクラスタリング(k平均法など)、データを少ない変数で表す次元削減(主成分分析など)、ほかと大きく違うデータを見つける異常検知などに使われる。ラベルを用意しなくてよい一方で、結果の良し悪しを評価しにくい。
「教師なし学習」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
教師なし学習の練習問題に挑戦
教師なし学習に当たるものはどれか。
- A購買の履歴だけから、似た買い方をする顧客をいくつかのグループに分ける
- B過去の故障の有無の記録を正解として、装置のセンサーの値から故障を予測する
- C試行錯誤で得た報酬が大きくなるように、ゲームでの行動の選び方を学ぶ
解説の中の「教師なし学習」
教師なし学習は、正解のラベルがないデータから、データの中のまとまりや構造を見つける方法です。
教師なし学習に当たるものはどれか。正解のラベルを使わない教師なし学習の一種で、データの可視化や学習の前処理に使われます。
主成分分析(PCA)の説明として、適切なものはどれか。
「教師なし学習」が出てくる問題(2問)
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関連する用語
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