前回はこちら 教師あり学習(supervised learning)は、「機械学習といえば教師あり学習」といってもいいくらいの機械学習を代表する一分野です。何かを認識したり、予想したりするために必要な手法です。今回は、いくつかの代表的な教師あり学習アルゴリズムを見ていきましょう。 既にたびたび説明していますが、教師あり学習はデータと正解のペアを与えて、それをもとに学習する方法です。文字認識(数字の認識)を例に取ってみましょう。以下の図1を見てください。 まず、プログラムに数字とはどのようなものかを教えるためのデータが必要です。いろいろな形の数字の画像をたくさん用意します。図1では3つずつしかありませんが、普通は数百~数万ほど集めます。そして、それぞれの画像に対して、その画像はどの数字に対応しているのかという正解データも用意します。これを教師データと呼びますが、ラベル、教師信号など色々な呼び
![教師あり学習の多彩な手法](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/81184192cbe58318fc5e943dc89fe09c7e34ebe3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fxtech.nikkei.com%2Fdm%2Fatcl%2Ffeature%2F15%2F032300023%2F00014%2Ffb.jpg%3F20220512)