教師あり学習

「教師あり学習」の定義詳細

既知のデータと何かしらのアルゴリズムを用いて、入力データ(画像のRGBや日時、気温などの数値をベクトル化したもの)と出力データ(「犬」「猫」などのカテゴリや降水量などの数値)の関係性(これをモデルと呼ぶ)を獲得し、獲得したモデルによって未知のデータに対する予測が出来るようになるプログラムを実現する

モデルとは？
・入力データと出力データの見えない関係性を、数式やルールなどの簡単な仕組みで近似したもの

学習されたモデル
・どのアルゴリズムを使うかという情報と、データから獲得されたパラメーターとで構成されている

特徴

「入力セット」と「期待されている出力」を分析することで「学習」を行う
・「入力セット」を入力すると、そのアプリケーションが「それまで学習してきたことを基にした出力」を期待する

使い方

ユーザ
・入力データと望ましい出力のペア群をアルゴリズムに与える

アルゴリズム
・入力から望ましい出力を生成する方法を発見する

具体例

スパム分類
・アルゴリズムに多数のメール(入力)と、それらがSPAMであるかどうか(望まれる出力)を与える
→ 新しいメールに対して、アルゴリズムは、それがSPAMかどうかの予測を生成する

2つのフェーズ

学習フェーズ
・既知のデータの入力と出力の関係性を得る

予測フェーズ
・未知の入力データからモデルを通じて予測した出力を得る

分類

・ニューラルネットワーク
・決定木
・サポートベクトルマシン
・ベイジアンフィルタ