【中学生でもわかるIT用語】教師なし学習とは 物語と実際の事例でわかりやすく解説

『カ行』の用語

教師なし学習

① 物語性を取り入れた説明: 教師なし学習

アイ: 先生、前回は教師あり学習について教えてくれましたが、教師なし学習って何ですか?

先生: アイ、教師なし学習は、ラベルや正解が与えられないデータからパターンや構造を見つけ出す機械学習の手法だよ。データのみを与える手法で、その中から特徴や関係性やグループを発見して、それを基にデータを理解しようとするんだ。

アイ: それはどのように行われるんですか?

先生: 例えば、顧客の購買データがあったとして、その中から類似した購買パターンを持つ顧客グループを見つけることができるんだ。これをクラスタリングと呼ぶよ。クラスタリングにも分類だけ行う階層なしクラスタリング(k-means法)や分類プラス階層構造を求めるまで行う階層ありクラスタリング(ウォード法)があるんだ。複数のクラスに所属することを可能にするトピックモデルという手法もあるよ。特徴を分類するのにはデータが大きくなりがちだけど、多次元のデータをより理解しやすい低次元のデータに変換する次元削減という技術もあるんだ。

アイ: なるほど、データからパターンを見つけ出すんですね。身近な生活の中でも取り入れられてそうですね。

先生:そうなんだよ。他にはオンラインショッピングで利用されているレコメンドシステムは協調フィルタリングという手法が使われているよ。似ているユーザーが購入している商品を推薦する仕組みも教師なし学習の手法なんだ。

 

実際のIT用語の定義:
教師なし学習は、明確な指導やラベル付けされたトレーニングデータなしに、データセットからパターンや関係性を発見する機械学習の手法です。主にクラスタリングや次元削減などの技術が用いられます。

② 実際の事例: 教師なし学習の使用例

市場セグメンテーション:
企業が顧客データを分析し、類似した嗜好を持つ顧客グループを特定します。

異常検出:
セキュリティシステムが通常と異なるパターンを特定し、不正アクセスや詐欺を検出します。

画像解析:
膨大な画像データから共通の特徴を持つ画像をクラスタリングし、カテゴリ別に整理します。

③ クイズや小テスト

クイズ1: 教師なし学習において、データから類似のグループを見つけるプロセスを何と呼びますか?

A. 分類
B. 予測
C. クラスタリング

クイズ2: 教師なし学習の主な目的は何ですか?

A. パターン発見
B. 正確な予測
C. ラベル付け

クイズ3: 教師なし学習でよく用いられる技術は何ですか?

A. 次元削減
B. 回帰分析
C. ラベル付け

回答:

クイズ1の回答: C.クラスタリング
クイズ2の回答: A. パターン発見
クイズ3の回答: A. 次元削減

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