教師あり学習とは？
読み: きょうしありがくしゅう英語: Supervised Learning
正解ラベルが付いたデータからモデルを学習させる機械学習手法。分類・回帰など最も実務で使われる学習方式。
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。
実務での使いどころ
問い合わせの自動分類、書類の仕分け、不良品判定など、正解が用意できる業務で使われます。過去データに正解ラベルが付いていれば実装しやすく、社内データ活用の入り口になりやすい手法です。
準備の大半はモデルではなくラベル付けの作業で、ここにどれだけ工数を割けるかが精度を左右します。
混同しやすい用語との違い
教師あり学習は正解ラベルを与えて学習させる方法、教師なし学習はラベルなしで構造を見つけさせる方法です。生成AIの事前学習は「次の単語を当てる」という形で正解を自動生成するため、自己教師あり学習と呼ばれ両者の中間に位置します。
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