機械学習の種類

機械学習には3つに分けられます。「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」です。この3つを押さえておかなければ機械学習を習得することはできません。

教師あり学習

教師あり学習は入力Xに対して出力Yを持っています。入力Xと出力Yの関係から関係性や規則を見つけます。このファイルを学習データと言います。そして、学習データで見つけた規則から予測を行います。

教師あり学習はさらに２つに分類できます。

回帰：数値を予測する
分類：カテゴリーを予測する

ビジネスでは教師あり学習の方が良く使われます。課題を解決する手段として教師あり学習は有効です。

教師なし学習

教師なし学習は入力Xのみ持っています。そこからデータの特性を見つけ出します。教師なし学習はデータに対して何かしらの原理・法則を見つけます。主な教師なし学習は以下の通りです。

・クラスタリング：過去の傾向から分類を行う
・次元削除：変数削除、変換

教師無し学習はビジネスでの活かし方は難しいです。しかし、見えない課題の多い場合、教師なし学習が生きてい来る可能性もあります。

強化学習

強化学習はデータがほとんどない場合が多いです。動きながらデータを収集し、学習していきます。機械が将棋で人間に勝ったというニュースを聞いたことがありませんか？強化学習が使われているのが、これです。