教師あり学習・教師なし学習・強化学習とは
機械学習の3つの学習方法。正解付きデータで学ぶか、正解なしで学ぶか、報酬で学ぶかの違いです。
解説
教師あり学習は、入力と正解（ラベル）の組から学び、未知の入力の答えを予測します。答えがカテゴリなら「分類」、連続した数値なら「回帰」です。教師なし学習は、正解のないデータから構造やグループを見つけます。似たもの同士をまとめる「クラスタリング」が代表です。強化学習は、環境の中で行動し、得られる報酬が最大になるように試行錯誤して方策を学びます。
試験での出方
具体例（迷惑メール判定＝分類、売上予測＝回帰、顧客のグループ分け＝クラスタリング）がどの学習・タスクかを選ぶ問題が出ます。
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