教師なし学習（Unsupervised Learning）とは
calendar_month2020-04-01 公開 update2020-05-19 更新
大量の入力データを類似度や規則性などに基づいて分類する機械学習の手法の1つ。
教師あり学習とは異なり、正解が与えられないため、データ構造や分布をモデル化することが目的となる。
教師なし学習は、データ内のグループを見つけ出すクラスタリングと、データの多くに共通するルールを見つけ出すアソシエーションに分けられ、アルゴリズムはクラスタリングでは K-means、アソシエーションでは Apriori アルゴリズムが用いられる。
なお、教師なし学習と同様に、事前に正解が与えられない機械学習の手法に、試行錯誤を通じて徐々に学習を深めていく強化学習（ Reinforcement Learning ）が存在するが、こちらは教師なし学習とは別のものとして扱われることが多い。
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