教師なし学習は、ラベル付きデータなしでデータセット内のパターンを見つけて予測を行うために使用される機械学習アルゴリズムの一種です。これは、コンピューターがデータを分析し、データ間のパターンや関係を見つけることで、事前知識がなくても学習できるという考えに基づいています。
ラベル付き入力データを使用して予測および分類する教師あり学習とは異なり、教師なし学習では入力ラベルと出力ラベルが必要ありません。代わりに、教師なし学習プログラムは、データを分析することで相関関係を検出し、基礎となる構造を決定できます。
教師なし学習は、ロボット工学から自然言語処理、バイオインフォマティクスに至るまでのアプリケーションで使用されます。たとえば、大規模なデータセット内の異常を特定したり、類似したデータ ポイントのクラスターを検出したり、生データから結論を導き出すために使用できます。
教師なし学習アルゴリズムの例は、K 平均法クラスタリングです。K 平均法クラスタリングでは、一連のデータ ポイントが類似性に基づいてクラスターにグループ化されます。もう 1 つの例は主成分分析 (PCA) です。これは、データセットの最も重要な特徴を維持しながら次元数を削減することで、データセットの複雑さを軽減します。
教師なし学習アルゴリズムは、大規模なデータセットからパターンを見つけてデータを探索し、世界がどのように機能するかをより深く理解するのに役立つ洞察を提供するために使用されます。ラベル付きデータに依存せずに、相関関係を見つけ、結論を導き出し、予測を行うために使用できます。結局のところ、教師なし学習は、より適切で正確な意思決定を行うのに役立つ強力なツールです。
