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教師データとは？機械学習におけるデータの種類について
機械学習において、教師データとは人間がラベル付けした正解データのことを指します。機械学習は、この教師データを学習して、未知のデータに対して正しい予測を行います。
では、機械学習におけるデータの種類にはどのようなものがあるでしょうか？以下に代表的なものを紹介します。
教師あり学習（Supervised Learning）
今回説明した教師データが使われる学習方法です。正解データを元に、機械学習モデルが学習し、未知のデータに対する予測を行います。
教師なし学習（Unsupervised Learning）
正解データが与えられず、データの構造やパターンを自動で学習する学習方法です。たとえばクラスタリングや異常検知などに利用されます。
半教師あり学習（Semi-supervised Learning）
教師あり学習と教師なし学習の中間的な手法です。少量の正解データを用いて、未知のデータに対して予測を行います。
強化学習（Reinforcement Learning）
環境とのやりとりを通じて、報酬を最大化する行動を学習する学習方法です。人工知能の分野で、自律的な意思決定を行うために利用されています。
以上が、機械学習における代表的なデータの種類です。それぞれの学習方法には、それぞれの特徴がありますので、目的に応じて適切な手法を選択することが重要です。
このように、機械学習におけるデータの種類には、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習などがあります。機械学習を学ぶ上で、これらのデータの種類を理解することが重要です。
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