教師なし学習とは・AI関連用語集

教師なし学習とは、意味や概念を詳しく解説

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教師なし学習

unsupervised-learning

教師なし学習とは、機械学習におけるコンピューターの学習方法のひとつであり、教師あり学習の対となる存在である。あえて正解が決まっていないデータをコンピューターに与え、AIが自律的に答えを判断できるよう学習させる方法で、トランザクション・データ(システムを動かすことにより徐々に蓄積されてゆくデータ。顧客との受発注、支払い記録など)のクラスタリング等に有効と言われている。

教師なし学習が世間に最も認知され、そして衝撃を与えたのは2012年に開発された「Googleの猫」がきっかけと言えるだろう。これはAIが自動的に猫という生きものを認識できるようになった、というものだ。教師あり学習のように「これが猫だよ」とコンピューターに教えたわけではなく、1000万枚以上の画像を学習しながらパターン分析しているうちに、勝手にAIが「これが猫なんだ」と判断したというわけである。

それまでは「聴覚情報は元をたどれば周波数なので、AIに認識させることは比較的容易だが、視覚情報をAIに教え込むのは難しい」というのが半ば常識だったため、これは人工知能業界にとって歴史的な快挙とされた。同時期に人の顔も判別できるようになったと言われているので、現在では一般的となっている顔認証システムにもこの技術が応用されたとみて良いだろう。

教師なし学習のメリットは、教師あり学習に比べてデータに具体的な注釈付けをする必要がないため参考を用意しやすく、その上で予想以上の結果が得られる可能性もある、という点である。しかし、その分確実な成果を見込みにくいのが難点とも言える。

そこで昨今でははじめに教師あり学習でお手本となる正解例を学ばせたのち、そこから異なる入力データに関しても正しい答えを導き出せるよう膨大なデータを与え繰り返し教師なし学習をさせるという「半教師あり学習」と呼ばれる方法も注目されている。

AI用語解説:×AI編集部監修

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