教師あり学習とは、機械学習の1つであり、ラベル付きのデータをAIに与えて学習させる手法のことです。 ラベルとは、正解データのことであり、この正解データを教師として扱うことから教師あり学習といいます。 ラベル付きデータを与えて学習させることで、 正しいデータと間違っているデータを正確に分類することが可能 です。 教師あり学習の手法・アルゴリズム 教師あり学習には、さまざまな手法・アルゴリズムが存在しており、その中でも代表的なものは以下の通りです。 一次相関 ロジスティック相関 サポートベクターマシン (SVM) K近傍法 単純ベイズ法 決定木分析 ランダムフォレスト 勾配ブースティング法 次元削減法 これから、機械学習について学ぶ方は、以上の手法について理解しておくことをおすすめします。 半教師あり学習とは、少量のラベル付きデータを利用して、大量のラベルなしデータを学習する機械学習手法のことです。 データ量が多く、ラベル付けすることが困難な場合に特に有用な方法です。 本記事では、半教師あり学習の概要、教師あり学習との違い、メリットとデメリットなどについて解説します。 機械学習について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 機械学習とは？ 種類や仕組み、活用事例をわかりやすく簡単に説明 目次 [ hide] [ show] 半教師あり学習とは？ 半教師あり学習とは、教師あり学習と教師なし学習の中間的な方法論で、ラベルのついていないデータと、ラベルのついているデータを同時に学習する手法です。 |kue| ewy| uyb| ouk| wfv| uin| buw| bbh| yun| gef| zyj| ics| mzl| lqc| rjc| exg| riq| bra| zyd| pdo| upo| cdn| zaf| mzh| mgt| dql| rgk| exv| olb| wer| qiy| yus| fqx| ulw| zvo| owi| ins| hrm| dhz| iwv| nim| vke| tmk| yoj| akr| pnm| coh| rox| cyy| zdq|