教師なし学習
教師なし学習とは
教師なし学習とは、AIの機械学習の一種で、正解データ（ラベル）がないデータから、データの特徴や構造を自動的に学習する手法です。教師あり学習とは異なり、AIは自らデータ内のパターンを見つけ出し、分類やクラスタリングを行います。このため、未知のデータに対する洞察を得たり、データの背後にある構造を理解したりするのに役立ちます。
教師なし学習の主な目的は、データの中に隠された構造やパターンを発見することです。例えば、顧客データを分析して顧客層を特定したり、商品の購買履歴から関連性の高い商品を推奨したりすることができます。
教師なし学習は、データの前処理や特徴量エンジニアリング、異常検知など、さまざまなタスクに応用可能です。
教師なし学習の代表的な手法として、クラスタリング、次元削減、アソシエーション分析があります。クラスタリングは、データを類似性に基づいてグループ分けする手法で、顧客セグメンテーションや文書分類などに利用されます。次元削減は、データの重要な特徴を保持しつつ、データ量を削減する手法で、可視化や計算コストの削減に役立ちます。アソシエーション分析は、データ間の関連性をみつけ出す手法で、商品の購買パターン分析などに利用されます。
教師なし学習は、正解データが不要なため、大量の未ラベルデータを利用できるという利点があります。しかし、学習結果の解釈が難しい場合や、評価が難しいという課題も存在します。そのため、教師なし学習の結果を解釈し、ビジネスに活用するためには、専門的な知識や経験が必要です。
教師なし学習は、AI技術の発展とともに、ますます重要性を増しています。大量のデータから新たな発見や洞察を得ることで、ビジネスの意思決定を支援し、競争優位性を確立することができます。そのため、企業は教師なし学習の技術を理解し、自社のビジネスにどのように活用できるかを検討することが重要です。
監修
林 栄一
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