知っておきたい:【教師あり学習】の概要と例

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概要

教師あり学習とはどんなもの？

• AIの学習方法の一つ
• データと正解を与える
  • 画像認識なら、画像と正解ラベルを与える
  • 回帰問題なら、数値を予測値の正解を与える
• 正解をAIに教えているので教師あり

データをどんな風に利用する？

• AIモデル（ネットワーク）を作る
• データをAIモデルに通す
  • AIが解答する
  • その解答と正解との差を計算する
  • AIモデルの学習が自動で進む
• AIモデルの学習が進むと、
  • 初めてみるデータでも正解を答えるようになる
  • それまでの学習で得た知識から期待の結果を得ている

他にもAI学習方法はある

• 他に並び立つものは、教師なし学習と強化学習
• 参考
  • AI学習方法の違いについて説明した記事

教師ありデータの例

• MNIST
  • MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna …
  • 手書き数字
  • 7万件
  • 28 x 28ピクセル
  • 表示してみた
  • 知っておきたい:【教師あり学習】の概要と例
• CelebA
  • CelebA Dataset
  • 20万件
  • 178 x 218ピクセル（縦長）
• Image-Net
  • ImageNet (image-net.org)
  • 1400万件
• COCO
  • COCO – Common Objects in Context
  • 20万件
• その他
  • データセット検索
  • Machine Learning Datasets | Papers With Code

補足

教師あり学習で気を付けたいこと

• 教師あり学習にはAIに正解ラベルを与えている通り、AIに答えさせたい（解かせたい）タスクが決まっている
• つまり、期待している以上の知識は獲得できないことになる点に注意

こぼれ話

• 現在のAI学習の主流なんだって…