教師あり学習（Supervised Learning）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

教師あり学習（Supervised Learning）

教師あり学習（Supervised Learning）とは、学習データに正解を与えた状態で学習させる手法です。教師あり学習（Supervised Learning）の目的は、モデルが新しいデータに対しても正しいラベルを予測できるようにすることです。

教師あり学習（Supervised Learning）には主に以下の2つのタイプがあります。

1. 分類問題：データをいくつかのクラスに分類する問題です。例えば、電子メールを「スパム」か「スパムでないか」に分類することや、画像を「猫」か「犬」に分類することが該当します。
2. 回帰問題：連続する値を予測する問題です。例えば、ある年の気温を予測したり、住宅価格を予測したりすることが該当します。

教師あり学習（Supervised Learning）のプロセスは以下のステップで進行します。

1. データ収集：ラベル付きデータを集めます。
2. モデルのトレーニング：収集したデータを使ってモデルを訓練します。モデルは、入力データ（特徴量）とその正解（ラベル）との関係を学習します。
3. モデルの検証：訓練されたモデルを新しいデータでテストし、モデルがどれくらい正確に予測できるかを評価します。
4. モデルの適用：モデルが十分に精度良く予測できるようになったら、現実の問題に適用します。

教師あり学習（Supervised Learning）は、テキスト分類・音声認識・画像認識・予測分析など多くの分野で広く利用されています。

教師あり学習（Supervised Learning）関連用語

教師あり学習（Supervised Learning）に関連する単語は以下の通りです。

教師あり学習（Supervised Learning）やさしい解説

教師あり学習（Supervised Learning）とは、コンピュータに「正解」を教えてあげて、その正解をもとに新しい問題を解けるようにする方法です。これは、コンピュータが勉強して問題を解けるようになるためのトレーニングのようなものです。

教師あり学習（Supervised Learning）には2つの種類があります。

1. 分類問題：これは、データをいくつかのグループに分ける問題です。例えば、メールを「スパム（迷惑メール）」か「スパムじゃないか」に分けるとか、写真を見てそれが「猫」か「犬」かを判断することです。
2. 回帰問題：これは、数字や値を予測する問題です。例えば、来週の天気の温度を予測することや、家の値段を予測することです。

教師あり学習（Supervised Learning）の手順は次のようになります。

1. データを集める：コンピュータに教えるための「問題」と「正解」をたくさん集めます。
2. コンピュータを訓練する：集めたデータを使って、コンピュータが「問題」と「正解」の関係を学べるようにします。
3. テストする：新しい問題をコンピュータに解かせて、正しく解けるかどうかを確認します。
4. 実際に使う：コンピュータが問題を正しく解けるようになったら、実際に役立てます。

教師あり学習（Supervised Learning）は、例えばスマートフォンで顔を認識したり、スパムメールを自動的にフィルタリングしたりするのに使われています。

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