AI基礎

教師なし学習とは?

読み: きょうしなしがくしゅう英語: Unsupervised Learning更新日: 2026-06-23

教師なし学習とは、正解ラベルのないデータから、似たデータのまとまりや隠れた構造を見つける方法です。

生成AIパスポートG検定AWS AI Practitioner

関連表記: 教師なし学習 / Unsupervised Learning / クラスタリング

試験で問われるポイント

  • クラスタリングや次元削減が代表例です。
  • 正解ラベルを使わないため、結果の解釈が重要です。
  • 顧客セグメント分析などで使われます。

具体例

購買傾向が似ている顧客をグループ化する分析に使われます。

混同しやすい点

  • 正解ラベルを必ず使うと考える。
  • 教師あり学習より常に高精度だと考える。

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