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以前にデータサイエンスについて記事を書きました。
データサイエンスは、データの分析や解析を行い新たな価値を見出したり活用したりする研究分野です。
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今回は、機械学習における教師ありデータと教師なしデータの違いについて記事にしました。
教師ありデータと教示なしデータ
- 教師ありデータ
正解ラベルが与えられたデータです。例えば、画像認識のタスクでは、猫と犬の画像それぞれに「猫」「犬」というラベルが与えられたデータセットが教師ありデータとなります。
- 教師なしデータ
正解ラベルが与えられていないデータです。例えば、顧客の購買履歴データやセンサーデータなどが教師なしデータとなります。
教師あり学習と教師なし学習
教師ありデータと教師なしデータは、それぞれ異なる種類の機械学習アルゴリズムで使用されます。
- 教師あり学習
教師ありデータを使用して、入力データと出力ラベルの関係を学習します。学習後は、新しい入力データに対して、出力ラベルを予測することができます。
- 教師なし学習
教師なしデータを使用して、データ内の隠れた構造やパターンを学習します。学習後は、データの分類、異常検知、次元削減などに活用することができます。
メリットとデメリット
- 教師あり学習
- メリット
比較的シンプルなアルゴリズムで学習できる
高い精度で予測できる
- デメリット
正解ラベル付きのデータ収集にコストがかかる
未知のデータに対しては予測精度が低くなる
- 教師なし学習
- メリット
正解ラベルがなくても学習できる
データ内の隠れた構造やパターンを発見できる
- デメリット
教師あり学習に比べて精度が低くなる場合がある
学習アルゴリズムが複雑で理解しにくい
まとめ
教師ありデータと教師なしデータは、それぞれ異なる特徴を持つデータです。
それぞれのメリットとデメリットを理解した上で、目的に合った機械学習アルゴリズムを選択することが重要です。
