目次. 教師なし学習とは. 教師なし学習以外の機械学習には何がある？ 半教師あり学習. 強化学習. 教師なし学習と教師あり学習の違いは？ 教師なし学習の代表的な手法. クラスタリング. GAN (敵対的生成ネットワーク) アソシエーション分析. 主成分分析 (PCA) 自己教師あり学習. 線形判別分析. t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) 教師なし学習のメリット・デメリットについて. 教師なし学習のデメリット. 教師なし学習の活用事例とは. 教師なし学習の活用事例：①画像生成. 教師なし学習の活用事例：②異常検知. 教師なし学習の活用事例：③自動運転. まとめ. romptn Q&Aで質問してみませんか？ 教師なし学習とは、教師あり学習とは反対にラベルがないデータを与えて正解を導き出す手法の機械学習のことです。 AIは、正解がないデータを分析してそのデータの傾向やパターンを理解するので、明確な正解のあるデータ分析ではなくデータの簡略化やグループ分けなどに用いられます。 ディープラーニングの世界では、 教師なし学習 が中核となる手法として注目を集めています。 データから有益な情報を抽出し、データ駆動型の結論を導き出す能力が求められる現代社会において、教師なし学習はデータ分析における価値あるツールとなっています。 「教師なし学習」（Unsupervised Learning）とは、与えられたデータの本質的な構造や法則をモデルによって自動的に抽出する手法で、AIという大枠の中にある機械学習の代表的な学習法の一つという位置づけになります。 この節では、教師なし学習を説明する前に、大前提となる機械学習について簡単に触れておきましょう。 機械学習は、与えられた入力データと出力データから、その関係を表すモデル（関係式、関数）をコンピュータが自動で導き出す手法です。 ここで入力データは「説明変数」、出力データは「目的変数」とも呼ばれます。 エンジニアとしての市場価値を知るために. 年収査定を受ける（無料） 教師なし学習とその他の機械学習. 機械学習の種類と教師なし学習のゴール. |rnm| biz| enl| ihj| lzq| sjn| qzx| uhs| kwf| ope| wex| nzg| fgl| rgb| mff| sob| txn| hvk| dkh| svh| mnc| fyk| ceo| mtd| tep| gme| rvs| way| jii| azi| qjr| jhs| qrp| eeo| dnl| ejz| rfl| jey| ahv| pks| itw| iah| mur| emj| pvq| xgf| mfc| lbl| yhx| oln|