教師なし学習

意味・定義

ラベルなしデータからパターンや構造を発見する機械学習の手法。

解説

教師なし学習は、正解ラベルなしのデータから、パターンや構造を発見する機械学習手法です。AIが自律的にデータの特徴を見つけ出します。 教師なし学習の代表的な手法は、クラスタリングと次元削減です。クラスタリングは、似たデータをグループ化します。例えば、顧客データを分析して、購買パターンが似た顧客グループを見つけます。次元削減は、高次元データを低次元に圧縮し、可視化や処理を容易にします。 異常検知も重要な応用です。正常なデータのパターンを学習し、そこから外れたデータを異常として検出します。製造業の不良品検出、金融の不正取引検出、ネットワークのセキュリティ監視などで使われています。 教師なし学習の利点は、ラベル付けのコストがかからないことです。大量のラベルなしデータから、有用な知識を抽出できます。ただし、発見されたパターンが有用かどうかは、人間が判断する必要があります。

使い方・例文

• "Eコマースでは、顧客の購買履歴をクラスタリングして、「高頻度購入者」「季節商品好き」「価格重視」などのセグメントに分けます。各セグメントに最適化されたマーケティング施策を展開することで、売上が向上します。 製造業では、センサーデータから正常な機械の動作パターンを学習し、異常を検出します。故障の予兆を早期に発見することで、予防保全が可能になり、ダウンタイムを削減できます。また、画像データの次元削減により、高次元の特徴を2次元や3次元に圧縮して可視化し、データの傾向を直感的に理解できます。"

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