「教師あり学習」とはどういう意味ですか？
目次
教師あり学習は、コンピュータが例データに基づいて予測や決定を学ぶ機械学習の一種なんだ。この方法では、ラベル付きデータを使ってモデルをトレーニングするんだけど、これはモデルを教えるために使うデータが入力と正しい出力の両方を含むってこと。
どうやって働くの？
教師あり学習では、入力の例とそれに関連する正しい答えを含むデータセットから始めるよ。たとえば、コンピュータに猫の画像を認識させたい場合、「猫」とラベル付けされた画像と「猫じゃない」とラベル付けされた画像をたくさん用意するんだ。コンピュータはこれらの例を使って違いを学ぶんだ。
トレーニングプロセス
学習プロセスには、主に2つのステップがあるよ：トレーニングとテスト。トレーニング中、モデルは入力データを見て、予測に役立つパターンを理解しようとするんだ。トレーニングが終わったら、新しい未知のデータでモデルをテストして、どれくらい正しい答えを予測できるかを見るよ。目標は、すでに見た例だけじゃなくて、新しいデータでもうまくいくことなんだ。
応用
教師あり学習は、たくさんの現実のアプリケーションで使われてるよ。メールフィルタリングみたいなシステムでは、モデルがスパムメッセージを識別する方法を学ぶし、画像認識ソフトウェアでは、内容に基づいて画像を分類することができるんだ。金融のリスク評価や、患者データに基づいて病気を診断するための医療でも使われてるよ。
結論
全体的に、教師あり学習は機械学習の基本的な技術で、コンピュータが例から学んでさまざまな分野で情報に基づいた決定をするのを助けてるんだ。