教師あり学習
読み方：キョウシアリガクシュウ
教師あり学習とは
教師あり学習とは、入力データに対して正解を付けたデータを用いてAIを学習させる手法です。AIはそのデータからパターンを学び、新しいデータに対して予測を行います。スパムメールの判定や画像分類など、さまざまな分野で応用されています。
教師あり学習と教師なし学習の違い
同じく機械学習の手法で「教師なし学習」と呼ばれるものがあります。教師あり学習に正解付きのデータが必要であるのに対し、教師なし学習は正解のないデータが必要であるのが特徴です。また、教師あり学習の目的はラベルの予測や分類を行うことですが、教師なし学習の目的はデータの構造や特徴を把握することを目的としています。教師なし学習についてはこちらを参照ください。
教師あり学習のメリット・デメリット
- メリット
- ・予測精度が高いため、さまざまな分野で応用できる
- ・アルゴリズムが豊富なため、活用目的やデータの特性に応じて最適なアルゴリズムを選択できる
- デメリット
- ・学習させたデータに不足や誤りがある場合、AIの学習精度が低下する
- ・正解データが存在しない分野で活用するのは困難である
