教師なし学習とは、機械学習の手法の一つで、教師によるラベル付けのない入力データだけを使って、データの特徴や構造を自動的に発見するアプローチです。
教師なし学習には以下のような特徴があります。
1. 教師データが不要
教師なし学習では、教師によるラベル付けされた入力データを必要としません。代わりに、生の未加工のデータのみを使用し、アルゴリズムが自動的に潜在的な構造や特徴を見出します。
2. データの分類や予測が目的ではない
教師なし学習は、データの分類や予測を主な目的としません。むしろ、データの中に隠された意味のある関係性や分布を発見することが目的です。
3. クラスタリングが主なタスク
教師なし学習の主要なタスクは、データをいくつかのグループ(クラスタ)に分割することです。アルゴリズムは、データ間の類似性や差異を見つけ出し、それに基づいてデータをグループ化します。
4. 異常検知にも活用される
教師なし学習は、データの中から通常とは異なる異常なパターンを発見するために使われることもあります。これは、不正検知や故障予知などの分野で有用です。
