コンピュータに事例となるデータから反復学習を行わせ、決まったパターンや特徴などを見つけさせることを指します。これまで人間が行っていたデータ分析などを機械が行うため、人間ではさばき切れないような膨大な量のデータを取り扱うことができ、かつ短い時間でパターンや特徴を認識することができます。・強化学習これらの3種類があります。教師あり学習は、いくつかのデータ判別を人間が行い、それを機械が学習してパターンや特徴の判別を真似てもらうものです。ある画像が「犬」かどうかを判別させるとき、はじめは「これは犬である、犬ではない」と人間が振り分けたデータを用意します。そのデータを学習することで、最終的に機械が自動で「これは犬である、犬ではない」と判別できるようになります。教師なし学習は、大量のデータを読み込ませ、パターンや特徴を学ばせるものです。教師あり学習とは違い、出力させたいもの(犬かどうか判断せよ、など)を与えないため、「このデータとこのデータは似ている」という判断をし、似たようなデータの集まりを大まかにグループ化します。機械に「価値が最大になるような行動を行う」ように学習させるものです。教師あり学習と似ていますが、ただ正解を出すだけではなく、報酬が最大限になるように行動させる点で違いがあります。落ち物パズル『テトリス』では、「列を逐一消していく手法」と「溜まってから列を一気に消す方法」があります。後者の方が得点を多く得られる場合、機械は後者を覚えます。いった学習が繰り返されることで、徐々に機械はより高得点を獲得できる判断ができるようになっていきます。索引から探す索引をクリックして用語一覧からお選びください。内容で送信いたします。お間違えなければ、送信するボタンを押してください。修正する場合は、入力画面に戻るボタンを押してください。電話番号プライバシーポリシーに同意するAIサービスに関するご質問や、導入・業務提携に関するご相談につきましては、お問い合わせフォームまたはお電話にてお気軽にお問い合わせください。お問い合わせフォームでのお問い合わせは確認後、担当者より折り返しご連絡をさせていただきます。