本記事では機械学習における種類を紹介していきます。
教師あり学習から教師なし学習、半教師あり学習、強化学習、そしてアンサンブル学習まで、多岐にわたる機械学習の形態が紹介してます。
それぞれの使用例やそのメリット・デメリットも交えて説明されており、機械学習を学びたい人や業務で導入を検討している人はぜひ参考にしてください。
教師あり学習（Supervised Learning）
ラベル付きデータを用いてモデルを訓練し、未知のデータに対して予測や分類を行う方法。
教師なし学習（Unsupervised Learning）
ラベルのないデータからパターンや構造を見つけ出す手法。
半教師あり学習（Semi-supervised Learning）
ラベル付きとラベルなしデータの両方を用いてモデルを訓練する方法。
強化学習（Reinforcement Learning）
エージェントが環境と相互作用しながら報酬を最大化する行動を学習する手法。
アンサンブル学習（Ensemble Learning）
複数のモデルを組み合わせてより高い性能を達成する方法。
