教師あり学習
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機械学習および データマイニング |
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Category:データマイニング |
教師あり学習(きょうしありがくしゅう, 英: Supervised learning)とは、機械学習の手法の一つである。
既知の「問題」xiに対する「解答」yiを「教師」が教えてくれるという方法であり、「生徒」であるアルゴリズムが未知の「問題」xに対応する「解答」yを推論する事から名付けられたものである。そのような訓練に用いるデータを事を教師データとも呼ぶ。
- ^ 典型的には、p(x,y)に従って独立にDの各データを選ぶが、Dをどのような確率分布から選んだかによらず、定理は証明できる。
- ^ #GBC 5.1.3節
- ^ #瀧 p.20.
- ^ a b c #ESL p11-12
- ^ #金森 p.3.
- ^ #瀧 p.8.
- ^ a b #瀧 p.36.
- ^ #瀧 p.30.
- ^ “Lecture 12: Bias-Variance Tradeoff”. CS4780/CS5780: Machine Learning for Intelligent Systems [FALL 2018]. コーネル大学. 2020年11月10日閲覧。
- ^ #金森 p.13.
- ^ #金森 p.9.
- ^ a b #ESL p22-23
- ^ Ulku, Irem; Akagündüz, Erdem (2022-12-31). “A Survey on Deep Learning-based Architectures for Semantic Segmentation on 2D Images” (英語). Applied Artificial Intelligence 36 (1): 2032924. doi:10.1080/08839514.2022.2032924. ISSN 0883-9514 .
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