ストラテジ系 / ビジネスインダストリ（IoT・AI）
機械学習
コンピュータが大量のデータからパターンやルールを自動的に学び取り、予測や分類に役立てる技術です。
意味を丁寧に確認
機械学習はAIを実現するための代表的な手法で、人間がルールを細かく書く代わりに、データそのものから法則をコンピュータに見つけさせます。正解付きのデータで学ぶ「教師あり学習」、正解なしでデータの傾向を見つける「教師なし学習」、試行錯誤しながら報酬が高くなる行動を学ぶ「強化学習」に大きく分かれます。学習するデータが多く質が高いほど精度が上がりやすいのが特徴です。
覚え方
試験での見方
黒猫の辛口メモ
iパスでは「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3分類と、それぞれの違い（正解データの有無、報酬による学習）を区別させる問題が定番です。
例：迷惑メールかどうかを判定するため、過去のメールを『迷惑／正常』のラベル付きで学習させるのは教師あり学習です。
覚え方は『教師＝正解』。正解を与えるのが教師あり、与えず傾向を探すのが教師なし、と教師の有無で覚えます。