教師なし学習 – Unsupervised Learningとは？

教師なし学習
　– Unsupervised Learning

「教師なし学習」とは、コンピューターにデータのパターンを自分で見つけさせる学習方法です。

ここでは、あらかじめ答えがわかっているデータ（教師データ）を使いません。

たとえば、いろいろな形のブロックがあったとして、それらを形や色で分類するのが教師なし学習です。

教師なし学習では、ラベルや指示がないデータを使用して、データ内の構造やパターンを発見します。

この方法は、クラスタリング（似た特徴を持つデータのグループ化）や次元削減（データの複雑さを減らす）などに利用されます。

教師なし学習は、データの探索的分析や未知の関連性の発見に有効です。

• 顧客データを教師なし学習アルゴリズムにかけて、類似の購買傾向を持つ顧客グループを見つけました。

• 教師なし学習を用いて、製品のレビューから重要なトピックや感情を抽出しました。

• 教師なし学習アルゴリズムを使用して、ビッグデータから隠れたパターンを発見しました。