教師なし学習（Unsupervised Learning）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

教師なし学習（Unsupervised Learning）

教師なし学習（Unsupervised Learning）とは、学習データに正解を与えない状態で学習させる手法です。教師あり学習と異なり、正解となるラベルが存在しないため、モデルはデータの特徴や関係性を自動的に見つけ出すことが求められます。教師なし学習（Unsupervised Learning）は、データの分類やパターンの発見、データ圧縮などに利用されます。

教師なし学習（Unsupervised Learning）の代表的なアプローチには以下のものがあります。

1. クラスタリング（Clustering）：データを似たもの同士でグループ分けする手法です。例えば、顧客データを分析して、似た行動を取る顧客のグループを見つけることができます。代表的なアルゴリズムとしては、K-meansや階層クラスタリングがあります。
2. 次元削減（Dimensionality Reduction）：高次元のデータをより少ない次元に変換し、データの重要な特徴を保持しつつ、データのサイズを小さくする手法です。PCA（主成分分析）がその代表的な手法です。
3. 異常検知（Anomaly Detection）：通常とは異なるデータや、異常なパターンを検出する手法です。これは、不正取引の検知やセキュリティ上の異常検出などに使われます。

教師なし学習（Unsupervised Learning）は、ビッグデータの分析・データ探索・マーケティング・画像処理など多くの分野で応用されています。データの構造が不明な場合や、新しいパターンや洞察を発見したい場合に特に有効です。

教師なし学習（Unsupervised Learning）関連用語

教師なし学習（Unsupervised Learning）に関連する単語は以下の通りです。

教師なし学習（Unsupervised Learning）やさしい

教師なし学習（Unsupervised Learning）とは、コンピュータに「正解」を教えずにデータの中から自分でルールやパターンを見つけてもらう方法です。つまり、コンピュータが自分でデータの中の面白いところやグループを発見する学習方法です。

教師なし学習（Unsupervised Learning）の主な方法は次の通りです。

1. クラスタリング：データを似たもの同士でグループ分けすることです。例えば、たくさんの写真を分析して、似ている写真をグループにまとめることです。
2. 次元削減：データがたくさんの情報を持っているときに、その中から大事な部分だけを取り出して、データをシンプルにする方法です。
3. 異常検知：普通とは違うデータや変なパターンを見つけることです。例えば、クレジットカードの不正な使い方を見つけることができます。

教師なし学習（Unsupervised Learning）は、正解がない場合でもデータのパターンを見つけるのに役立ちます。例えば、お店のお客さんの買い物データを使って、似たような買い物をするお客さんをグループに分けたりするのに使われます。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方はぜひご覧ください。