教師なし学習とは？わかりやすく解説

教師なし学習（きょうしなしがくしゅう, 英: Unsupervised Learning）とは、機械学習の手法の一つである。

既知の「問題」 $x i$ に対する「解答」 $y i$ を「教師」が教えてくれる手法である教師あり学習、と対比して「問題」 $x i$ に対する「出力すべきもの（正解=教師）」があらかじめ決まっていないという点で教師なし学習と呼ばれ、データの背後に存在する本質的な構造を抽出するために用いられる。

概要

教師なし学習は教師あり学習と違い、目的変数 $y$ に相当するものがそもそも存在しないか、あっても知る事ができない。未知の確率分布 $p(\mathbf {x} )$

この節の加筆が望まれています。（2020年11月）

自己教師あり学習

自己教師あり学習（英: self-supervised learning）は学習データのラベルを学習データに基づいて生成する学習手法である^[2]。教師ラベルがないという点で教師なし学習の一種とみなせる^[3]。

脚注

^ ^a ^b ^c ^d ^e ^f #ESL p559-561
^ "Obtain 'labels' from the data itself by using a “semiautomatic” process." Liu, et al. (2021). Self-supervised Learning: Generative or Contrastive. p.2.
^ "Self-supervised learning can be viewed as a branch of unsupervised learning since there is no manual label involved." Liu, et al. (2021). Self-supervised Learning: Generative or Contrastive. p.2.

参考文献

Hastie, Trevor、Tibshirani, Robert、Friedman, Jerome『統計的学習の基礎データマイニング・推論・予測』杉山将、井手剛、神嶌敏弘、栗田多喜夫、前田英作、井尻善久、岩田具治、金森敬文、兼村厚範、烏山昌幸、河原吉伸、木村昭悟、小西嘉典、酒井智弥、鈴木大慈、竹内一郎、玉木徹、出口大輔、冨岡亮太、波部斉、前田新一、持橋大地、山田誠翻訳、共立出版、2014年6月25日。ISBN 978-4320123625。
- “The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction.”. スタンフォード大学. 2020年11月10日閲覧。：上述の書籍の英語版公式サイト。無料pdfあり。

この項目は、コンピュータに関連した書きかけの項目です。この項目を加筆・訂正などしてくださる協力者を求めています（PJ:コンピュータ/P:コンピュータ）。

[:3-1] ^ ^a ^b ^c ^d ^e ^f #ESL p559-561

[2] "Obtain 'labels' from the data itself by using a “semiautomatic” process." Liu, et al. (2021). Self-supervised Learning: Generative or Contrastive. p.2.

[3] "Self-supervised learning can be viewed as a branch of unsupervised learning since there is no manual label involved." Liu, et al. (2021). Self-supervised Learning: Generative or Contrastive. p.2.

[2]

[3]

教師なし学習とは？わかりやすく解説

きょうしなし‐がくしゅう〔ケウシなしガクシフ〕【教師無し学習】

教師なし学習

概要

自己教師あり学習

脚注

参考文献

教師なし学習

「教師なし学習」の関連用語


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教師なし学習とは？ わかりやすく解説

きょうしなし‐がくしゅう〔ケウシなしガクシフ〕【教師無し学習】

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