教師あり学習は、機械学習の一種で、コンピューターに対してラベルと呼ばれる正解データを提供することで学習させる手法です。つまり、人が用意した既知のデータとそのデータに対する正解をコンピューターに与えることで、コンピューターがデータの特徴やパターンを学習し、未知のデータに対して予測や分類を行えるようになります。
教師あり学習の目的は、与えられたデータから特定のパターンや関係性を見つけ、未知のデータに対して予測や分類を行うことです。例えば、画像データに対して犬と猫の識別を行う、スパムメールを判別する、手書き文字を認識するなど、さまざまなタスクに応用することができます。
教師あり学習のメリットは、教師データに基づいてモデルを作成するため、予測精度が高くなる可能性があります。モデルは正解ラベルを参考にしてデータのパターンを学習し、それを用いて未知のデータに対する予測を行います。教師データには含まれていないデータに対しても、適切な予測ができる可能性があります。
反対にデメリットとしては、教師データを作成するために、時間とコストがかかることがあります。特に大規模なデータセットの場合は、ラベル付けが困難な場合もあります。また、教師データの品質は予測精度に大きく影響します。誤ったラベルや不足したラベルが存在すると、モデルの学習が困難になり予測結果に影響を及ぼす可能性があります。
教師あり学習の活用例としては、次のようなものが挙げられます。
画像認識
自然言語処理
予測モデリング
教師あり学習 | 教師なし学習 | |
---|---|---|
ラベル(正解データ)の有無 | 必要 | 不要 |
目的 | ラベル予測や分類 | データの構造や特徴の把握 |
必要なデータ | ラベル付きデータ | ラベルなしデータ |
利用例 | メールのスパム分類、画像認識など | クラスタリング、次元削減、異常検知 |
教師あり学習の手法には、次のようなものがあります。自社での活用方法に合わせて作成ください。
ソフトバンクでは、お客さまが教師あり学習のために必要なデータ作成に手間や時間をかける必要がないように、「TASUKI Annotarion」というサービスを提供しています。
TASUKI Annotationは、専門のデータアノテーターがお客さまの要件に基づいてデータを作成する代行サービスです。例えば、画像認識のためのラベル付けやテキストデータのカテゴリ分類、感情分析などのタスクにおいて、データセットを作成するために必要な教師データを専門のアノテーターが提供してくれます。
TASUKI Annotationを利用することで、教師あり学習のデータ作成に関する負担を軽減し、より効果的に機械学習のモデル開発に取り組むことができます。
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