教師あり・教師なし・強化学習、3つの"学び方"で覚える【今日から分かるAIの基礎・第2章】
https://youtube.com/shorts/SsfxmiOfMEw?feature=share
前回は、「ルールベースと機械学習」の違いをレシピの例えで覚えました。
今回は、機械学習の中身を3つの学び方に分けてみます。
3つの「学び方」
機械学習の学び方は、大きく3つに分けられます。
まずは1行ずつ。
動画と同じ表現です。
教師あり学習……正解つきのデータを使って学ぶ
教師なし学習……正解を教えられずに、データのまとまりを自分で見つける
強化学習……試しながら、ご褒美をもらって、だんだん良い行動を覚えていく
見分け方は「正解データの有無」
3つを見分けるカギは、たった1行です。
「データに正解が付いているかどうか」
教師あり学習：正解データあり。先生が答えを添削してくれるイメージ
教師なし学習：正解データなし。まとまりや傾向を、自分で探す
強化学習：正解データなし（報酬はあり）。試して、報酬をもらって覚える
選択肢が並んだら、まずこの1行で切り分けます。
ここは、問題を作る側も狙ってくるポイントです。
それぞれの例
教師あり学習＝ドリルと赤ペン。
問題に答えが付いていて、丸つけをしながら覚えていくイメージ教師なし学習＝バラバラに散らばった点が、勝手にまとまっていく。
似た者同士が集まる様子を観察するイメージ強化学習＝迷路のネズミ。
試して、ご褒美をもらって、だんだん正しい道を覚えるイメージ
覚え方のコツ
落とし穴は「教師」という言葉です。
「先生がいて教えてくれる＝教師あり」と覚えると、意味が逆になりがち。
実際は「データに正解が付いているかどうか」で決まります。
私も「教師」という言葉に最初にひっかかって、練習問題でテストで逆の選択肢を選びそうになりました。
言葉のイメージではなく、意味で覚えると崩れません。
練習問題（1問）
次のうち、教師なし学習の説明として正しいものを1つ選んでください。
正解つきのデータを繰り返し学習して、予測の精度を上げる方法
正解を教えられずに、データのまとまりや傾向を自分で見つける方法
行動の結果として報酬を受け取り、試行錯誤しながら行動を改善する方法
人があらかじめ条件や手順を決めておき、そのルールに従う方法
答えは、2です。
選択肢を「正解データの有無」で切ってみましょう。
1は正解つきですから教師あり学習
3は報酬＝強化学習
4は前回のルールベースです。
正解データがなく、まとまりを探す2が教師なし学習です。
3つの学び方と前回のルールベースが、1行で切り分けられました。
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