機械学習の世界へようこそ！🎉 このステップでは、機械学習の基本的な考え方を学んでいきます。 機械学習には様々なアプローチがありますが、今回はその中でも特に重要な「教師あり学習」と「教師なし学習」という2つの大きな分類について、その違いを詳しく見ていきましょう。 この2つの違いを理解することは、機械学習の学習を進める上で非常に重要です。
教師あり学習 (Supervised Learning) とは？ 🤔 〜先生がいる学習〜
教師あり学習は、例えるなら「答え（ラベル）付きの問題集」を使って学習する方法です。 手元にあるデータには、入力データ（問題）とその正解（答え・ラベル）がペアになっています。 機械学習モデルは、この問題と答えのペアをたくさん学習することで、入力データから正解を予測するためのパターンやルールを学びます。
目的：
- 新しい、未知の入力データに対して、正解を予測すること。
代表的なタスク：
- 回帰 (Regression): 連続する数値を予測します。
- 例：家の広さや立地から、その価格を予測する。
- 例：過去の気温データから、明日の気温を予測する。
- 分類 (Classification): データがどのカテゴリに属するかを予測します。
- 例：メールの内容から、迷惑メールか否かを分類する。
- 例：画像に写っている動物が、犬か猫かを分類する。
教師あり学習では、「正解」という明確な目標があるため、モデルの性能を評価しやすいという特徴があります。
教師なし学習 (Unsupervised Learning) とは？ 🧐 〜先生がいない学習〜
一方、教師なし学習は、「答え（ラベル）がない問題集」を使って学習する方法です。 手元にあるデータは入力データのみで、それに対する正解はありません。 機械学習モデルは、データそのものの中に隠れているパターン、構造、関係性などを自ら見つけ出そうとします。
目的：
- データセット内の隠れた構造やパターンを発見すること。
- データの要約やグループ分けを行うこと。
代表的なタスク：
- クラスタリング (Clustering): 似た特徴を持つデータをグループ分けします。
- 例：顧客の購買履歴から、似たような嗜好を持つ顧客グループを見つける（顧客セグメンテーション）。
- 例：SNSの投稿内容から、似たようなトピックを自動で分類する。
- 次元削減 (Dimensionality Reduction): データの持つ情報をなるべく保ちながら、特徴量の数を減らします。
- 例：多くの特徴を持つデータを、可視化しやすいように2次元や3次元に圧縮する。
- 例：ノイズを除去したり、計算量を削減したりする。
- 異常検知 (Anomaly Detection): 他のデータとは明らかに異なるパターンを持つデータ（異常値）を検出します。
- 例：クレジットカードの利用履歴から、不正利用の可能性が高い取引を見つける。
- 例：工場のセンサーデータから、機械の故障につながる可能性のある異常な挙動を検知する。
教師なし学習は、人間がまだ気づいていないようなデータの特徴を発見するのに役立ちます。
教師あり学習 vs 教師なし学習：違いのまとめ 比較表
これまでの内容を比較表にまとめてみましょう。
| 特徴 | 教師あり学習 | 教師なし学習 |
|---|---|---|
| 入力データ | 正解ラベル付きのデータ 🏷️ ラベルあり | 正解ラベルなしのデータ 📊 ラベルなし |
| 主な目的 | 新しいデータに対する予測 (Prediction) | データ内のパターン発見 (Pattern Discovery) |
| 学習方法 | 正解との誤差を最小化するように学習 | データ自体の構造や類似性に基づいて学習 |
| 代表的なタスク | 回帰、分類 | クラスタリング、次元削減、異常検知 |
| 例え | 答え付きの問題集で勉強する生徒 | 資料の中から自分で法則を見つけ出す研究者 |
| 評価 | 正解データと比較して精度を評価しやすい | 明確な「正解」がないため評価が難しい場合がある |
まとめ
今回は、機械学習の基本的な分類である「教師あり学習」と「教師なし学習」の違いについて解説しました。
- 教師あり学習： 正解（ラベル）付きデータで学習し、未来を予測する。
- 教師なし学習： ラベルなしデータから、データの構造やパターンを発見する。
どちらの手法を使うかは、手元にあるデータの種類と、解決したい課題によって決まります。 この基本的な違いを理解しておけば、これから学ぶ様々な機械学習アルゴリズムがどちらに分類され、どのような目的で使われるのかを理解しやすくなるはずです。
次のステップでは、さらに深掘りして「強化学習」というもう一つの重要な学習方法について学んでいきましょう！💪