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分類問題 回帰問題 教師あり学習 機械学習

「教師あり学習」とは

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参考文献:浅川伸一、江間有沙、工藤郁子、巣籠 悠輔、瀬谷 啓介、松井孝之、松尾 豊『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト』(翔泳社、2018年)

「教師あり学習」とは、「入力と出力の間にどのような関係があるかを予測する手法」です。

「教師あり学習」を簡潔に表現すると、「与えられたデータ(入力)を元に、そのデータがどんなパターン(出力)になるのかを識別・予測する」ものとなります。たとえば、

・過去の売り上げから、将来の売り上げを予測したい。

・与えられた動物の画像が、何の動物かを識別したい。

といった例があります。他にも、

・英語の文章が与えられた時に、それを日本語の文章に翻訳したい。

といったものも、「英語に対応する日本語のパターンを予測する」と考えれば、同様に「教師あり学習」の問題となります。

「何を予測したいか」も2種類あります。

売上を予想したい場合は数字(連続する値)。=連続値を予測する問題のことを回帰問題といいます。

動物の画像の場合はカテゴリー(連続しない値)を予測することになります。=離散値を予測する問題のことを分類問題といいます。

どちらの問題になるかによって、用いる手法が異なるので、注意が必要です。

-分類問題, 回帰問題, 教師あり学習, 機械学習

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