教師なし学習

教師なし学習とは

教師なし学習とは、機械学習の一種であり、データ自体からパターンや関係性を見つけ出すための手法です。教師なし学習では、データにラベル（正解）が与えられず、アルゴリズムがデータの構造や特徴を自動的に抽出し、分類やクラスタリングなどのタスクを実行します。

教師なし学習の目的

教師なし学習の目的は、データ構造の把握になります。具体的には、データの中に隠れたクラスタ（グループ）や特徴的なパターンを見つけることができ、データが持つ構造や類似性を理解することができます。これによって、新たな知見の発見や意思決定の支援など、さまざまな応用が可能となります。

教師なし学習のメリット・デメリット

教師なし学習のメリットは、ラベルを付ける必要がなく、大量の未ラベルデータを利用できるため手間やコストを抑えて始めることができます。また、ラベルがないため、未知のパターンや関係性を発見することができます。

反対にデメリットは、ラベルのないデータのため、正解と比較することが困難であり、評価が主観的になることや、データの偏りによって誤った結果が得られる場合があります。

教師あり学習と教師なし学習の違い

教師なし学習の活用例

クラスタリング
顧客セグメンテーション: 購買履歴や行動データから顧客をグループ化し、マーケティング戦略の改善に活用します。

自然言語処理
文章のクラスタリング：大量のテキストデータを意味やトピックに基づいて自動的にグループ化（クラスタリング）することで、情報の整理や検索の効率化、洞察の抽出などが可能となります。

異常検知
システムの異常検知：正常な動作と異なる振る舞いや不審なパターンを検出することができます。教師なし学習は、正常なデータのパターンを学習し、それに基づいて異常を検知する手法として有用です。