教師あり学習（Supervised Learning）

教師あり学習（Supervised Learning）とは、入力データとそれに対応する正解ラベル（目的変数）を用いて、予測モデルを構築する機械学習の基本的な手法です。 「正解付きデータ」を学習材料として与えることで、未知のデータに対しても正確な予測や分類ができるようになります。 たとえば、「猫・犬」の画像を正しく分類するモデルを作る場合、教師あり学習では「この画像は猫」「これは犬」とラベル付けされたデータを大量に用意し、 モデルに学習させます。その結果、新たな画像が与えられたときにも適切な判定ができるようになります。 主な応用例： • 分類（Classification）：メールのスパム判定、画像の物体認識、病気の診断など • 回帰（Regression）：売上予測、気温の推定、株価の予測など 代表的なアルゴリズム： • ロジスティック回帰（Logistic Regression） • サポートベクターマシン（SVM） • 決定木・ランダムフォレスト • ニューラルネットワーク・深層学習（Deep Learning） • k近傍法（k-NN） • 勾配ブースティング（XGBoostなど） 教師あり学習の特徴： • 正解データの存在：学習データには必ず「入力」と「正解ラベル」のセットが必要 • 汎化性能が重要：学習データに対してだけでなく、未知のデータにもうまく対応できるかどうかが鍵 • 大量かつ質の高いラベル付きデータの用意が課題となる場合もある 深層学習や自然言語処理などの分野でも、教師あり学習は依然として中心的な位置を占めており、 画像認識・音声認識・チャットボットなど、実用AIサービスの多くはこのアプローチに基づいています。 教師あり学習は、**「正解から学ぶAI」**の典型的な形であり、最も広く活用されている機械学習の枠組みのひとつです。