教師なし学習
きょうしなしがくしゅう
意味
教師なし学習（Unsupervised Learning）とは、機械学習の手法の一つで、正解データ（答え）を与えずに、大量のデータそのものの構造や特徴をAIに分析・学習させる方法のことである。 「正解」がないため、AIはデータの中から「似ているもの同士」をグループ分け（クラスタリング）したり、異常...
概要
機械学習（AI）の手法の一つ。 正解（ラベル）のついていないデータを大量に読み込ませて、AI自身にデータの特徴や構造を発見させる方法。
仕組み
「これは猫、これは犬」と教えるのが教師あり学習。 一方、教師なし学習では、ただ大量の動物の画像を見せて、「なんかこれとこれは似てるな（クラスタリング）」とグループ分けさせたりします。
用途
- クラスタリング: 顧客データを分析して、「安売り好きグループ」と「高級志向グループ」に分ける（マーケティング）。
- 次元削減: 複雑すぎるデータを、特徴を保ったままシンプルにする。
- 生成モデル: 大量の画像を学んで、似たような「新しい画像」を作る（GANなど）。 正解データを作る手間（アノテーション）がいらないのが最大のメリットです。