教師なし学習 - Wikipedia

教師なし学習（きょうしなしがくしゅう, 英: Unsupervised Learning）とは、機械学習の手法の一つである。 既知の「問題」xiに対する「解答」yiを「教師」が教えてくれる手法である教師あり学習、と対比して「問題」xiに対する「出力すべきもの（正解=教師）」があらかじめ決まっていないという点で教師なし学習と呼ばれ、データの背後に存在する本質的な構造を抽出するために用いられる。 概要[編集] 教師なし学習は教師あり学習と違い、目的変数yに相当するものがそもそも存在しないか、あっても知る事ができない。未知の確率分布に従う変数が訓練データとしてアルゴリズムに与えられる。アルゴリズムが解くべきタスクは、確率分布やその重要な性質を何らかの形で学習し、の特性を直接推定する事である[1]。教師あり学習と違い、明確な「正解」yが存在しないので、教師なし学習では出力の妥当性を直接評価する評価

[shiumachi]

"出力すべきもの」があらかじめ決まっていないという点で教師あり学習とは大きく異なる。 データの背後に存在する本質的な構造を抽出するために用いられる"