この記事では、「教師なし学習」と「教師あり学習」の違いや意味を分かりやすく説明していきます。
「教師なし学習」とは？
正しいデータをコンピューターに入力しないで、自力で学習させて問題を正確に解けるようにする方法を「教師なし学習」【きょうしなしがくしゅう】といいます。
この学習方法では、コンピューターに大量の写真データを入力して、その中にある画像から「花」と「鼻」を見分ける能力を身に付けさせるのです。
あえて正解を読み込ませず、自力で問題の答えになる画像から特徴をとらえて発見する力を見出すようにします。
また、構造を分析して、グループごとに画像を分けるといった力も発揮させるのです。
「教師あり学習」とは？
問題に対して正しい正解があるデータを、情報や知識が入っていないコンピューターに入れて学習させて記憶する方法を「教師あり学習」【きょうしありがくしゅう】といいます。
人間が教師の役割を担い、様々な分野の問題とその答えをコンピューターへ入力するため大量の学習用データを事前に揃えておくわけです。
そして、機械学習のプログラムに様々な学習用データを読ませて記憶させます。
この動作を何度も繰り返せば、AIが多くのデータを繰り返し覚えて、その中からより正しい答えを導き出すようになります。
間違うようであれば、機械学習の中にある計算式の変数を正しく答えられるよういくつかに分けて、自動的に微調整するのです。
「教師なし学習」と「教師あり学習」の違い
「教師なし学習」と「教師あり学習」の違いを、分かりやすく解説します。
何枚もの画像を機械学習のプログラムに読ませて、特徴と定義の中から自力で正当な答えが選べるように学習させる方法を「教師なし学習」といいます。
コンピューターに学習させるため、多くの画像や知識を入力する必要性がある方法です。
もう一方の「教師あり学習」は、問題に対して正しい答えを1セットにして、コンピューターに入力していきます。
この動作を繰り返して行う人間を教師に例えて、まだ無知であるコンピューターに学ばせる学習方法を指すものです。
まとめ
コンピューターに学習させる方法を2つ取り上げましたが、やり方に違いがありますので、どこが異なる点か具体的に比較してみるといいでしょう。
