「教師なし学習」「教師あり学習」「強化学習」の3つに分けられる。「教師」とは正解のこと。
教師あり学習
正解のラベルや数値がわかっているデータを元に学習モデルを構築
ラベルや数値が未知のデータに対して予測や識別を行う
正解データがない場合は人がデータに正解をつける
→ 分類や数値予想など。分類だと、computer visonなどもそうか？
教師なし学習
正解のないデータから共通する特徴を持つグループを見つけたり、データを特徴づける情報を抽出する
→ クラスタリング。グルーピングなど。カテゴライズに使う。
強化学習
多数の繰り返しが必要になるタスクに対して、実際に行動しながら最適な戦略を学習する
→ ゲームのアルゴリズムなど。
強化学習ができれば最強だが。
ビジネス上では教師あり学習を当てはめて行くのがスタンダードっぽいですね。教師あり学習から進めて行くのが良さそうか。。
