教師あり学習とは? 教師なし学習・強化学習との違いを分かりやすく図解で解説

この記事を読んで分かること

教師あり学習とは?

教師あり学習とは、

問題の答えを与えて機械に学習させる手法

です。

分かりづらいいと思うので、具体例を用いて説明していきます。

赤リンゴと青リンゴを見分けるAIを教師あり学習で作っていく例を考えます。

まずは、赤リンゴと青リンゴがどんなものかをAIに教える学習フェーズです。

学習データとして画像(問題)とラベル(答え)を与え、AIが答えを導き出すための法則を見つけていきます。

学習用のデータは人間があらかじめ用意する必要があります。

教師あり学習は、教師(人間)が学習データ(解答付きの問題集)を与え、AIが学習するといったイメージです。

AIの学習が終わったらいよいよ本番です。

見分けたい本物のデータをあたえて、AIが答え(赤リンゴか青リンゴか)を推論します。

このときはもちろん答えのデータはAIに渡しません。

以上が教師あり学習の概要となります。

教師あり学習では、分類問題と回帰問題を解くことができます。

機械学習では学習方法によって解決できる課題がそれぞれ異なります。

教師あり学習でできる課題

例えば人間の写真を見て、男女どちらか判断するような問題が例としてあげられます。

例えば人間の写真を見て、年齢を予測するような問題が例としてあげられます。

教師あり学習以外にも機械学習の種類は教師なし学習と強化学習がありますが、それぞれの違いについて説明していきます。

教師あり学習には事前にAIに答えを与えて学習するということが教師なし学習との大きな違いです。

また、教師あり学習では分類や回帰といった答えのある質問をAIにしますが、教師なし学習には明確な答えのある質問はしません。

そのため、教師あり学習は人間が教えたとおりに答えを出し、教師なし学習ではAIが出した答えで人間に気づきを与えるといったような使われ方が多くなっています。

教師あり学習では明確な答えがある問題を解かせることが強化学習との大きな違いです。

強化学習では自動運転のように、その瞬間でのアクション（ハンドルを切るなど）の答えが明確に正解かどうか判断できない問題を解きます。

教師あり学習では目的に対してどうやったらよいか（how）が分かる問題を解き、強化学習ではどうやったらよいか（how）が分からない問題を解く際によく利用されます。

教師あり学習とは、問題の答えを与えて機械に学習させる手法です。

人間があらかじめ用意した学習用のデータを使ってAIを学習させてから、本番のデータの推論を行います。

教師あり学習では、分類問題と回帰問題を解くことができます。

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