機械学習とは[教師あり、なし、強化学習]

教師あり学習

入力Xと出力Yがあるもの。

何かの数値を情報として与えた時に、予想された数値を返してくれる。

回帰

家賃など「数値」を予測するもの。

入力として部屋の広さや駅からの距離を与えた時に、「家賃」と言った予測値を返してくれる。

分類

カテゴリーを予測するもの。動物の種類や犬種などを予測する。

教師なし学習

入力Xしかない。答えとして数値を返すわけではない。

何を予測するかと言うと、入力Xのデータの特性・構造・傾向を予測することができる

クラスタリング

奇抜な服を買いそうなグループ、シックで大人しめの服を買いそうなグループ、などと言った傾向でグループ分けをする。

次元削減

強化学習

入力も出力も、データがほぼないケースでも使うことができる。

イメージとしてはルンバとかの掃除ロボット!

ルンバは買ったばかりの時には部屋の形はわかっていませんが、何度もお部屋の掃除をするうちに部屋の形状を覚え、効率の良い掃除の仕方を学んでいきます。

これは強化学習の一つの例と言えます。