教師なし学習

AKEO EDUはデジタルリテラシーUPプロジェクトを通じて、デジタルリテラシーとAI倫理に関する内容を扱い、未来のデジタルリーダーを育成することに貢献します。

こんにちは、AKEO EDU編集部です🐊💚

教師なし学習は、正解を教えずに様々なデータの中から関係性とパターンを自ら学習する方法を指します。

これにより、商品推薦、顧客管理など様々な領域で人工知能が活用できます。

この記事では、教師なし学習について見ていきます。

🤖 教師なし学習の概念と活用

教師なし学習は、正解がないデータを基盤として、データ間の関係性やパターンを自ら学習する方式です。

• ラベルのないデータを基に類似したものをグループ化するクラスタリング技法を活用
• 教師あり学習は正解が与えられたデータを学習するが、教師なし学習は正解なしに自ら意味のある構造を導出

教師なし学習は、有用な情報を抽出し、新しい洞察を発見することに大きな強みがあります。

出典：ソフトウェアと遊ぼう

📊 教師なし学習の活用事例

教師なし学習は、1日に無数のデータを分析するのに活用されます。

• 単語頻度を分析して顧客管理を効率化
• 類似した商品を購入した人々をグループ化
• 新規顧客のタイプを自動的に分類

このように、教師なし学習は正解がないデータの中でもパターンを見つけ出し分類する能力を通じて、様々な産業で有用に使われています。

出典：ソフトウェアと遊ぼう

まとめ

このAKEO EDUの記事では、機械学習方法の一つである教師なし学習について扱いました。

教師なし学習は、正解が与えられていないデータを自ら分析し、パターンを発見する能力を通じて様々な産業分野で重要な役割を果たしています。

• 顧客をグループ化するクラスタリング
• パーソナライズされた推薦システムの構築
• 大量データから意味のある情報を抽出

今後も教師なし学習は、膨大なデータを扱う上で核心的なツールとして発展し、その可能性はさらに拡大するでしょう。