機械学習は教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つのカテゴリに分類することができます。教師とはデータに付随する正解ラベルことをいいます。そのため、それぞれのデータ点にカテゴリラベルや数値ラベルが付与されています。カテゴリラベルでは、例えば馬を含む画像には、馬というラベルがつけられています。数値ラベルでは、例えば部屋の情報に、家賃50000円などのラベルがつけられています。教師あり学習の目的は、大量のラベル付きのデータ例(これを学習データや教師データという)に基づいて、新しく得られたデータのラベルを予測することです。画像中の動物の種類を特定するという問題は、これに当てはまります。部屋の家賃を予測するという問題は、これに当てはまります。画像データを扱うものは画像認識といわれ、機械学習の中でもディープラーニングが得意な分野となります。教師なし学習とは教師なし学習とは、与えられたデータから規則性を発見し、学習する手法です。そのため、教師なし学習では、データ点はラベルをもっていません。教師なし学習では、正解や不正解が存在しないといえます。教師なし学習の目的は、なんらかの方法でデータをまとめることやデータの持つ構造を見つけることです。分ける方法をみつけることや複雑なデータが単純に説明できるような見方をみつけることを意味します。教師なし学習は、おすすめの商品を推薦するレコメンデーションで用いられたりします。強化学習とは強化学習も教師を必要としない手法です。強化学習は、与えられたそれぞれのデータ点に対する動作を選択するアルゴリズムを学習します。強化学習では、エージェントと環境を与えます。エージェントが環境に対して行動して、その結果として環境がエージェントに報酬を与えます。与えられた報酬に基づいて、エージェントが行動に対して良かった、悪かったという評価をします。この評価によって次の行動を決定します。強化学習は、ロボティクス分野ではよく用いられる手法です。ある時刻でのセンサーからの出力をデータ点として、ロボットの次の動作を決定するという場合に利用されます。ディープラーニングと組み合わせて用いることで、囲碁AIや将棋AIにも用いられています。いった場合では、アルゴリズムは未来の時点での、動作選択の適切さを示す報酬信号を受け取り、より高い報酬信号を得るために動作選択の戦略を修正します。(2)月別アーカイブリンク自己紹介お問い合わせはこちらからプライバシーポリシーはこちらスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。