教師あり学習とは？基礎から解説

機械学習における「教師あり学習」の説明として，最も適切なものはどれか。

教師あり学習は、正解を教えてもらって学ぶ方法です。「これはこういうものだよ」という答えを最初からもらって、その答えをもとに自分で判断できるようになるということです。

教師なし学習は、正解を教えてもらわないで学ぶ方法です。例えば、同じ犬や猫の写真がたくさんあっても、そこに「犬」や「猫」という正解ラベルがついていない場合を考えてみてください。この状態で写真を分類するためには、自分で特徴を見つけてグループ分けしなければなりません。犬や猫の見た目の違いを手がかりに、「似ているもの同士」を分けていきます。

協調フィルタリングは、他のユーザーの行動や評価のパターンを利用して、個々のユーザーに対しておすすめのアイテムを提供する手法です。特に、レコメンドシステム（おすすめシステム）でよく使われており、映画、音楽、商品などの提案に利用されます。

強化学習は、エージェント（学習者）が「行動を選び、その結果に基づいて報酬（得点）」を受け取りながら、最適な行動の方針を学習していく手法です。エージェントは、環境とやり取りしながら、どの行動をとると得点が多くなるかを学習します。

まとめ

教師あり学習: 正解がある。答えをもとに学ぶ。たとえば、「これは犬」「これは猫」と教えてもらったうえで新しい写真も判別する。

教師なし学習: 正解がない。自分で似たもの同士をグループ分けする。たとえば、「このグループは毛の形が似ている」などの特徴を見つけて分類する。

どちらも、「パターンを見つける」ための学び方ですが、正解を教えてもらうか、自分で見つけ出すかが大きな違いです。