茶色の斑点があったりする。いうように、私たちは物体の「特徴」を理解して、それが何であるのか「認識」しています。丸い」というように定義した場合、「赤くて丸い“ボール”」までもコンピュータは「りんご」であると理解してしまいます。これだとまずいですよね?コンピュータは、その正確さ故人間のように融通の利いた理解はできないのです。(このような問題は「記号接地問題」と呼ばれ、人工知能が解決すべき難解な問題の1つと言われています)その解決策として、機械学習では大量のりんごの画像をコンピュータに読み込ませ、そこに含まれる特徴やパターンを教えたり、コンピュータに自ら判断させることで、「りんご」が「りんご」であると理解させるような仕組みがあります。その仕組みには以下の3種類があります。あり学習まずは定義からいきましょう。「コンピューターにラベル付きの入力値を与えて学習させる方法」です。これを入れたらこれを出すのが正解という訓練を繰り返すことによって、新しいデータを入れたときに正しい出力ができるようになります。「教師」という言葉があるように、「学校の先生」「生徒」をイメージしてみてください。シチュエーションとして先生が生徒に「馬」とはどんなものなのかを教えるとします。先生は生徒に「馬」のイラストを見せ「みなさん、これは馬と言う動物ですよ」と教えます。「イラスト」(データ)に「馬」という名前(ラベル)を付けながら教えているというわけですね。その行為を何回も何回も行うことで、生徒に「馬」とはどういったものなのかを理解させます。(画像だけではなく、「足が速い」「しっぽがある」といった特徴も教えたりします)そして、学習が終わると、次は学習の習熟度を試すテストを実施しますよね?先生が「では、これはなんのイラストでしょうか?」と新しい「馬」のイメージを生徒に見せたとします。ここで生徒が「馬です!」と答えることができれば、理解ができたということが分かりますね。教師あり学習に当てはめるとすれば、先ほどの「学校の先生」は「人間」に当たり、「生徒」は「コンピュータ」となります。「2自動的に判別」の解説ができました。・「りんごは赤くて丸い特徴がある」ということを理解する。・赤くて丸いものは、「りんご」であると判別する。教師あり学習は、株取引における市場予測や、購買確率の高い顧客の推定といった、過去のデータから将来を予測するような場合によく使われます。続いて教師なし学習についてです。冒頭の「3傾向を予測する?」の説明がまだですね。