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教師なし学習

「教師なし学習」とは、機械学習の学習手法のうちの1つです。機械学習には他にも「教師あり学習」や「強化学習」などの手法もあります。
教師なし学習が教師あり学習と異なる点は、予測に対する正解のデータがあるかどうかです。教師あり学習には正解のデータがありますが、教師なし学習にはありません。教師なし学習は、正解のデータが与えられていない状態でデータを解析し、データの規則性や関係性を見つける仕組みを指します。

具体的には、与えられたデータを類似したグループに分類すること（クラスタリング）や、異常検知などで活用されます。
例えば、異常検知は与えられたデータから、一般的なパターンではない異常なデータを見つけることです。代表的な手法の1つとしてk近傍法があります。
異常検知は、セキュリティ監視、不正検出、機械の故障検知などの応用で使用されます。

教師なし学習は、データ内の潜在的な構造やパターンを明らかにするため、データの前処理などで活用されることもあります。

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