教師なし学習とは？
読み: きょうしなしがくしゅう英語: Unsupervised Learning
正解ラベルなしで、データの構造やパターンを抽出する機械学習手法。クラスタリングや次元削減が代表例。
詳しい解説
教師なし学習は、正解ラベルがないデータから、データの構造・パターン・関係性を抽出する機械学習手法です。
代表的なタスクとして、顧客セグメンテーション (K-means クラスタリング)、データの次元削減と可視化 (PCA・t-SNE・UMAP)、異常検知、トピックモデリング (LDA)、生成モデル (VAE・GAN・Diffusion) などがあります。
ラベル付けのコストがかからないため、大規模データに対して探索的な分析を行いやすい点が利点ですが、評価指標が明確に定まらないため、最終的なビジネス目標と紐付けて適切に評価することが重要です。
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