教師あり学習とは、機械学習の手法の一つです。以下のような特徴があります。
教師あり学習とは、入力データと正解ラベルが与えられている状況で、機械学習モデルを学習させる手法です。入力データ(特徴量)と正解ラベル(目的変数)の関係性を学習することで、新しい入力データに対して適切な出力を予測することができます。
具体的な例として、画像認識の分野では、画像データ(入力)と、その画像に写っているものの正解ラベル(例えば猫、犬、車など)が用意された学習データセットを使って、モデルを学習させることができます。この学習によって、未知の画像に対して正しい分類ができるようになります。
教師あり学習では、正解ラベルがあらかじめ提供されているため、モデルの学習が効率的に行えます。しかし、正解ラベルを用意するためのコストが高いという課題もあります。一方で、教師なし学習では正解ラベルは用意されておらず、データの潜在的な構造を見つけ出すことが目的となります。
教師あり学習には、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなど、さまざまなアルゴリズムが存在します。それぞれのアルゴリズムには特性があり、問題に応じて適切なアルゴリズムを選択する必要があります。
