ITパスポート 一問一答｜AI（人工知能）における「教師あり学習」の説明と… 第42問

解説

機械学習の学習方法は大きく3つに分類されます。教師あり学習は、入力データとそれに対応する正解ラベル（教師データ）のペアを大量に与えてモデルを学習させる手法です。たとえば「この画像は猫」「このメールは迷惑メール」といった正解付きのデータで学習させ、未知のデータに対する分類や予測（画像分類、スパム判定、売上予測など）を行えるようにします。これに対し、正解ラベルのないデータから隠れたパターンやグループ構造を発見するのは「教師なし学習」で、顧客のクラスタリングなどに使われます。また、行動の結果として得られる報酬が最大になるように試行錯誤しながら学ぶのは「強化学習」で、ゲームAIやロボット制御が代表例です。なお「教師」とは正解データのことであり、人間の先生がリアルタイムで指導するという意味ではありません。