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教師あり学習

機械学習とはコンピュータに大量のデータを学習させ、そのデータにある傾向や特徴を用いて予測や判断を行うことができる技術です。
学習方法は「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の３つに分類できます。その中でも「教師あり学習」とは、コンピュータにデータとその正解を学習させ、未知のデータの予測や分類をできるようにする仕組みを指します。

例えば、「犬の画像」と「それ以外の画像」を分類する場面があったとします。
上記を例にして「教師あり学習」の流れをご説明します。

まず、多くの「犬の画像」と「それ以外の画像」それぞれの正解データを用意し、それらを学習用とテスト用の2つに分けます。それから学習用データからコンピュータに「犬」と「それ以外」のそれぞれの画像の特徴を学習させ、テスト用データを用いて分類させます。最後に正しく分類できているか、その精度を確認します。 この精度が高ければ高いほど、新しい画像に対して、「犬」と「それ以外」が正しく分類する学習ができているということになります。

「教師あり学習」は、画像認識や数値予測などの分野で幅広く応用されており、顔認識、車両検知、品質管理、需要予測など、多くの場面で使用されています。

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