教師あり学習は、モデルの学習プロセスが、アルゴリズムが学習するサンプルとして機能する入出力ペアで構成されるラベル付きトレーニング データのセットによってガイドされる機械学習パラダイムです。人工知能と機械学習のコンテキストでは、教師あり学習は、分類、回帰、異常検出などのさまざまなタスクに使用されます。教師あり学習の主な目標は、トレーニング データから抽出された知識に基づいて、目に見えない入力インスタンスの値またはクラスを予測できるモデルを構築することです。
教師あり学習では、トレーニング データセットは入力特徴と対応するターゲット ラベルで構成されます。入力特徴はデータ インスタンスの属性を表し、ターゲット ラベルはモデルが予測する必要がある出力を表します。トレーニング フェーズでは、教師あり学習アルゴリズムがモデル パラメーターを繰り返し調整して、予測出力と実際のターゲット ラベルの差を最小限に抑えます。次に、トレーニングされたモデルのパフォーマンスが別のテスト データセットで評価され、一般化能力が評価されます。最終的に、モデルは、新しい未知のデータ インスタンスのラベルを正確に予測できれば、データの基礎となるパターンを学習したと言われます。
教師あり学習の注目すべき応用例は、自然言語処理 (NLP) ドメインであり、さまざまなテキスト情報を認識して区別するようにモデルがトレーニングされます。たとえば、教師ありアルゴリズムを使用して、履歴記録に基づいて、送信された電子メールを「スパム」または「スパムではない」として識別できます。教師あり学習が広く使用されているもう 1 つの分野はコンピューター ビジョンです。ここでは、画像またはビデオ内のオブジェクトを認識して分類するようにモデルがトレーニングされます。たとえば、さまざまな感情を表現する人々のラベル付き画像データを提供することで、教師あり学習アルゴリズムをトレーニングして顔の表情を認識することができます。
さまざまなタイプの問題に使用される教師あり学習アルゴリズムがいくつかあります。一般的なアルゴリズムには、線形回帰、ロジスティック回帰、サポート ベクター マシン (SVM)、デシジョン ツリー、ランダム フォレスト、ニューラル ネットワークなどがあります。各アルゴリズムには長所と短所があり、多かれ少なかれ、さまざまな種類のタスクやデータ構造に適しています。
教師あり学習における大きな課題の 1 つは過学習です。過学習は、モデルが基礎となるパターンではなくトレーニング データのノイズを学習するときに発生し、テスト データの汎化パフォーマンスが低下します。過学習は、正則化手法、特徴選択手法を使用し、利用可能なトレーニング データの質と量を改善することによって軽減できます。
逆に、モデルが単純すぎてデータの基礎となるパターンを捉えることができない場合、アンダーフィッティングが発生します。アンダーフィッティングに対処するには、これらの手順がオーバーフィッティングにつながらない限り、より複雑なモデルを使用したり、追加の機能を導入したり、より多くのトレーニング データを使用したりできます。
教師あり学習は、バックエンド、Web、およびモバイル アプリケーションを視覚的に簡単に作成するための高度なツールであるAppMaster no-codeプラットフォーム上で開発されたさまざまな AI および ML ソリューションの基礎です。 AppMaster迅速なアプリケーション開発をサポートし、技術的負債を排除し、自動生成されたコードを通じて新しいソフトウェア要件に柔軟に適応できます。 AppMasterプラットフォームで教師あり学習アルゴリズムを活用することで、シチズン開発者は、エンドユーザーのエクスペリエンスを向上させ、ビジネス価値を高めるインテリジェントなアプリケーションを作成できます。
全体として、教師あり学習は、ラベル付きトレーニング データを活用して、目に見えないインスタンスのラベルを予測する方法をモデルに教える、AI および機械学習における重要なパラダイムです。機械学習への基本的なアプローチの 1 つとして、機械学習は今後もインテリジェントなアプリケーションやシステムの開発に必要な役割を果たし続け、さまざまなドメインにわたって貴重な洞察と効率性を提供します。
