教師あり学習
Supervised Learning
問題と答えがセットになったデータを使って、AIにパターンを学習させる方法のこと。
簡単に説明すると
教師あり学習は、問題と答えがセットになったデータをAIに覚えさせて、新しい問題の答えを予想できるようにする仕組みだよ。 例えば、大量の犬の写真に「これは犬」という答えのラベルを貼ってAIに学習させるんだ。 学習が終わったAIに新しい犬の写真を見せると、それが犬かどうかを正しく見分けられるようになるんだよ。
名前のヒミツ
教師という言葉が入っているけれど、人間の先生が教えるわけではないよ。英語の「Supervised Learning」という言葉がもとになっていて、これは「指導された学習」という意味なんだ。 データの中に正しい答えが用意されている様子を、先生に教えてもらっている状態に例えてこう呼ばれているんだ。
くわしく見てみよう！
教師あり学習とは、AIに「問題」と「正しい答え」をセットにしたデータを大量に与えて、その関係性やルールを学ばせる方法のことなんだよ。
AIの学習方法の1つで、最も基本でよく使われている手法なんだ。
イメージとしては、教科書と解答集をセットで渡されて勉強する生徒のようなものだね。
あらかじめ「この写真には猫が写っている」「この文章は前向きな内容だ」といった正解の印をつけたデータをAIに読み込ませるんだ。
AIはデータを見ながら「こういう特徴があれば猫なんだ」という共通のパターンを自動で見つけ出していくんだよ。
学習を繰り返してパターンを覚えたAIは、答えがついていない新しいデータを見せられたときにも、学んだルールをもとに正しい答えを予想できるようになるんだ。
具体的には、メールが迷惑メールかどうかを自動で判定するシステムや、画像に写っているものを識別する技術などで広く活用されているんだよ。