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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。

少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせて学習する手法。

データ自身から擬似的な正解を自動生成し、人手のラベルなしで学習する手法。

正解ラベルのないデータから、隠れた構造やグループ(クラスタ)を自動的に見つけ出す学習方法。

データがどのカテゴリ(クラス)に属するかを予測する、教師あり学習の代表的タスク。

連続的な数値を予測する、教師あり学習の代表的タスク。価格や気温の予測などに使われる。

教師あり学習で、各データに与える正解の情報。

理想的な応答例を正解として学習させる、ファインチューニングの基本段階。

似たデータ同士を自動的にグループ(クラスタ)にまとめる、教師なし学習の代表的タスク。