テクノロジ
教師なし学習とは
読み方：きょうしなしがくしゅう
ひとことで言うと：正解ラベルを与えず、データ内の構造やまとまりを発見する機械学習。
意味をわかりやすく解説
教師なし学習は、正解ラベルのないデータから似たもののまとまりや潜在的な構造を見つける学習方法です。
代表例はクラスタリングや次元削減です。あらかじめ正解カテゴリを教えず、データの特徴や距離などに基づいてパターンを抽出します。
具体例
顧客の購買履歴だけを使い、似た購買傾向を持つ顧客を複数のグループへ自動的に分けます。
似た用語との違い
教師あり学習
教師あり学習は正解ラベルを使います。教師なし学習は正解を与えずに構造を探します。
クラスタリング
クラスタリングは教師なし学習の代表的な手法で、似たデータを同じグループへまとめます。
覚え方
正解を教えず、データ自身から「まとまり」を見つける＝教師なし。
基本情報技術者試験の試験ポイント
ラベルの有無から教師あり・なしを見分けます。クラスタリングや主成分分析などとの関係を押さえます。
CHECK QUESTION
正解ラベルのない購買データから顧客を似たグループに分ける学習は何ですか。
答えを見る
教師なし学習です。正解ラベルを使わず、データの構造を見つけます。
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