概要
入力データと正解ラベルのペアを使ってモデルを訓練し、未知のデータの予測を行う学習方法。
詳しい解説
教師あり学習は、入力(問題)と正解ラベル(答え)がセットになったデータを使ってモデルを訓練する手法です。大きく、カテゴリを当てると、数値を予測するに分かれます。たとえば「この画像は猫か犬か」を当てるのは分類、「明日の気温は何度か」を予測するのは回帰です。学習に使うの正解ラベルが質の高いものであるほど精度が上がります。
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具体例・活用シーン
手書き数字の認識
「この画像は3」というラベル付きデータを大量に学習させ、未知の手書き数字を判別できるようにします。
関連用語
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