教師あり学習とは？

詳しい解説

教師あり学習は、入力データに対して「正解 (ラベル)」が付いたデータセットを用い、モデルが入力 → 正解 の対応関係を学習する機械学習手法です。

代表的なタスクとして、メールのスパム判定 (二値分類)、画像のカテゴリ分類 (多クラス分類)、住宅価格予測 (回帰)、機械翻訳 (Sequence-to-Sequence) などがあります。

ラベル付け (アノテーション) のコストが課題ですが、教師あり学習は実務で最も成果を出しやすい学習方式で、業務効率化・需要予測・品質検査など多くの企業 AI プロジェクトの基盤になっています。