教師あり学習、教師なし学習、強化学習

教師あり学習

・既存データに正確が含まれる。これを(正解)ラベルという

・インプットの中の正解データ以外を、featureという

・教師あり学習では、featureとラベルを学習し、ラベルがわからないでデータに対して、

  featureから、ラベルを予測する


教師なし学習

・教師なし学習は、データに正解ラベルがない場合に、利用できる

・データの構造を決定する

・データの類似性を探す場合に利用される


強化学習

・機械学習のモデルに対して、フィードバックを行うことで、改良していく

・強化学習では、ラベル付けられたデータは利用しない。

・強化学習では、エージェントと呼ばれるプログラムを利用して、結果を測定し、

フィードバックすることで、自律的に学習する。

・チェスやロボットなどに利用される