教師あり学習と教師なし学習
教師あり学習
教師あり学習とは、与えられたデータ（入力）をもとに、そのデータがどんなパターン（出力）になるのかを識別・予測するものである。
具体例として、以下のようなものがあげられる。
- 過去の売上（入力）から、将来の売上（出力）を予測する
- 与えられた動物の画像（入力）が、何の動物（出力）かを識別する
- 英語の文章（入力）を、日本語の文章（出力）に翻訳する
いれずも、入力をもとに、出力を識別・予測するものとなっている。
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教師なし学習
教師なし学習とは、学習で用いるデータに出力がないものである。
即ち、教師とは出力のことをあらわしている。
学習対象は、与えられるデータ（入力）そのものが持つ構造・特徴が対象となる。
具体例として、以下のようなものがあげられる。
- ECサイトの売上データ（入力）から、どういった顧客層があるのかを認識したい
- 入力データの各項目間にある関係性を把握したい
これらは、いずれも、教師あり学習にあった、出力を予測・識別するものではなく、入力データの構造や特徴に着目していることがわかる。
教師あり学習も、教師なし学習も、対象とする課題の種類が異なるだけで、どちらが優れているということはない。
目的や課題に応じて使い分ければよい。
