教師あり学習とは
教師あり学習（Supervised Learning）は、ラベル付きデータを用いてモデルを訓練し、未知のデータに対する予測や分類を行う機械学習の手法です。
1. 教師あり学習の基本構造
教師あり学習では、以下のようなデータが与えられます：
| 入力データ (XX) | 出力ラベル (YY) |
|---|---|
| 猫の画像 | "猫" |
| 犬の画像 | "犬" |
| 車の画像 | "車" |
モデルは、入力データとラベルの関係を学習し、新しいデータに対する正しいラベルを予測できるようになります。
2. 学習プロセス
教師あり学習の主なステップは以下の通りです：
データ収集：ラベル付きデータ（例：「猫の画像」→「猫」というラベル）を用意
特徴抽出：データから識別に重要な情報を抽出（画像の場合は色や形、テキストの場合は単語の頻度など）
モデル訓練：ニューラルネットワークや決定木などのアルゴリズムを使用して学習
評価：新しいデータを使ってモデルの性能を測定（正答率や誤差の確認）
3. 主なアルゴリズム
教師あり学習には様々なアルゴリズムがあります：
線形回帰：数値の予測（例：気温の予測）
ロジスティック回帰：2値分類（例：スパムメールか否か）
サポートベクターマシン（SVM）：データを分離する境界を学習
決定木・ランダムフォレスト：条件に従ってデータを分類
ニューラルネットワーク：複雑なパターンを学習（ディープラーニング）
4. 応用例
教師あり学習はさまざまな分野で活用されています：
画像分類（顔認識、動物識別）
音声認識（話者識別、文字変換）
医療診断（病気の予測）
金融（信用リスク評価）
このように、教師あり学習は多くの実世界の問題に適用されている重要な技術です。
2025年4月22日 | カテゴリー：基礎知識/物理学、統計学、有機化学、数学、英語 |
