用語比較

教師あり学習と教師なし学習の違い

教師あり学習は正解ラベル付きデータを使って、分類や回帰を学習します。教師なし学習は正解ラベルなしデータから、クラスタや構造を見つけます。

試験では、問題文に正解ラベル、分類、回帰、予測といった語があれば教師あり学習、ラベルなし、クラスタリング、次元削減、構造発見なら教師なし学習を疑います。

結論

正解ラベル付きデータから、分類や回帰を学習する。

正解ラベルなしデータから、データの構造やまとまりを見つける。

修正: 教師なしはラベルなしデータから構造を見つける学習です。

修正: 既知のカテゴリへ分けるなら分類、未知のまとまりを見つけるならクラスタリングです。

正解ラベルを使わない学習です。データの構造やまとまりを見つける目的で使われます。

分類は正解ラベルのある教師あり学習、クラスタリングはラベルなしデータのまとまりを見つける教師なし学習です。