AIの基礎（教師あり学習・教師なし学習）

こんにちは。ウェブ解析士の佐藤佳です。
今回は、AIの基礎（教師あり学習・教師なし学習）の学びをシェアします。

※情報源は「窪田望のアンテナ！」です。

■教師あり学習とは
→学習データに正解を与えた状態で学習させる手法 。

与えられたデータ（＝入力）を元に、
そのデータがどんなパターン（＝出力）になるのか識別・予測する。

例）
・与えられた画像データが、なんの動物かを識別したい。
・与えられた売上から将来の売上を予測したい。

※注意
何を予測したいかは以下の２種類になる。連続値→回帰、離散値→分類。

■教師なし学習とは
→学習データに正解を与えない状態で学習させる手法

教師あり学習は入力と出力がセットとなるデータを使うが、
教師なし学習で用いるデータには「出力がない」。

例）
・ECサイトの売上データからどういった顧客層があるのか把握したい。
・入力データの各顧客層にある関係性を把握したい。

→目的に応じて使い分けることがポイント。

★メモ
正解がある学習と、そうでない学習を、
「教師のありなし」というネーミングをするところが面白いですね・・・！
（どなたが名付けたのでしょうか）

今回はここまでです。
また次回のブログでお会いしましょう。