
1.3
教師あり学習
vs.
教師なし学習
5
機械学習システムは、解きたい問題に対する理解を深めるための、データを探求し発見するツール
としても使うことができる。例えば、電子メールのスパムフィルタの例で言えば、スパムであることを
最も強く示唆する単語やフレーズを知ることができるだろうし、新しい悪意のあるスパムのパターンを
知ることもできるだろう。
1.3
教師あり学習
vs.
教師なし学習
機械学習には、大きく分けて
2
つの分野がある。教師あり学習と教師なし学習だ。さらにこの
2
つの
間には、これらの間に橋を架けるさまざまな派生分野がある。
教師あり学習では、
AI
システムはタスクに対する性能向上に正解ラベルを利用できる。電子メール
のスパムフィルタの問題で言えば、すべてのメールのテキストをデータとして利用するだけでなく、ど
のメールがスパムで、どのメールがスパムではないかを知っている。この情報を正解ラベルと呼ぶ。教
師あり学習
AI
は、ラベルを用いてスパムとそれ以外を分類する方法を学習する。
教師なし学習は、正解ラベルを用いない。
AI
システムのタスクは明確に定義されておらず、性能を
明確に測定することもできない。スパムフィルタ問題をラベル抜きで考えてみよう。
AI
システムは、電
子メールに内在する構造を理解しようとする。データベース中にある電子メールを類似したものは同じ
グループに、類似していないものは別のグループになるように複数のグループに分ける。
教師なし学習問題は、教師あり学習問題よりも明確でなく、
AI
システム ...