教師あり学習、教師なし学習、強化学習

page:[AIを理解してみようと思う]

教師あり学習

• 概要
  • 学習にデータを使う
  • データには正解ラベルを付ける
  • AI（ネットワーク）が正解をできるように学習が進む
• 特徴
  • ラベル付け（アノテーション）が大変
    • 人間作業なので間違えることもある
  • データがないと学習できない
  • 学習に必要なデータは数万件と多い
• 実用例
  • 画像処理・物体検出
  • 自然言語処理
  • 機械翻訳（ニューラル翻訳）
  • 音声処理
    • スマートスピーカー

教師なし学習

• 概要
  • 学習と言うより条件を基に何かを作り出す
  • 学習の度合いにより作り出すものが変化する
  • データを使うが教師ありのように正解ラベルが不要
• 特徴
  • 正解を教えている訳ではないので結果解釈が難しい
  • 結果を見て新たな知見を得る用途に使う
  • 特徴量（データの中の注目すべきところ）選択に利用する
• 実用例
  • クラスタリング（グループ分け）
    • 結果から何かを予想する
  • GAN（画像生成）

強化学習

• 概要
  • 身近なゴール（収益）を設定して、AIを自動学習させる
  • 取るべき最善の行動を判断する
• 特徴
  • 理論や考え方が難しい
  • 行動型や推論型がある
  • データではなく環境がインプット
• 実用例
  • 自動運転
  • 将棋、囲碁AI

こぼれ話

AIの学習方法を比べて失敗

• AI勉強での恥ずかしい勘違い（２）