AI開発における「教師あり学習」と「教師なし学習」の違いと使い分け

AI開発における「教師あり学習」と「教師なし学習」の違いと使い分けとは

AI開発における「教師あり学習」と「教師なし学習」の違いと使い分けとは、機械学習の主要な学習パラダイムであり、適切なAIモデル選定の基礎概念です。教師あり学習は、正解ラベル付きデータでモデルを訓練し、予測や分類を行います（例：ラベル付き画像による画像認識）。一方、教師なし学習は、ラベルがないデータからパターンや構造を自動で発見し、データをグループ化（クラスタリング）や次元削減に用います。これらは利用可能なデータの種類と解決したい課題に応じて使い分けられ、モデル性能に直結します。「AI用語集の機械学習」カテゴリの重要な基礎用語です。

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