教師あり学習と教師なし学習の違いと代表的なアルゴリズムがわかる！

今回は、教師あり学習と教師なし学習についてわかりやすく解説します。 教師あり学習と教師なし学習の違いは、学習させる際に、答えを与えるかどうかです。入力データと共に対応する答えを与えて学習させるのが『教師あり学習』、入力データのみを与えて学習させるのが『教師なし学習』です。 教師あり学習も教師なし学習も、たくさんのアルゴリズムが存在します。 データから有効な結果を導き出すには、目的に合ったアルゴリズムの選択が必要であり、それを実現するには各アルゴリズムの仕組みと特徴を理解することが重要と考えます。 QC検定のお勉強にもお役立てください。 皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです（^-^） ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 【関連動画】 ▼高使用頻度の『回帰分析』を爆速でマスター！ 　   • 高使用頻度の『回帰分析』を爆速でマスター！   ▼重回帰分析が有効な場合はどんな時？利点は？単回帰分析との違いもわかりやすく解説！ 　   • 重回帰分析が有効な場合はどんな時？利点は？単回帰分析との違いもわかりやすく解説！   ▼ロジスティック回帰分析の仕組みと使いどころがわかる！ 　   • ロジスティック回帰分析の仕組みと使いどころがわかる！   ▼主成分分析の最大の特徴である『次元の縮約』の考え方をサクッと理解できる！ 　   • 主成分分析の最大の特徴である『次元の縮約』の考え方をサクッと理解できる！   ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ チャンネル登録はこちら ☞   / @datasciencelab.   #QC検定1級成績優秀表彰者が解説します