用語集

教師なし学習

教師なし学習が、クラスタリング、次元削減、および異常検出を使用して、データ内の隠れたパターンをどのように明らかにするかをご覧ください。

教師なし学習は、機械学習（ML）のダイナミックな一分野である。機械学習（ML）のダイナミックな一分野である。を分析し、ラベル付けされていないデータセットをクラスタリングする。回答キー」やラベル付けされた入出力ペアを必要とする教師あり学習法とは異なり、教師なし学習アルゴリズムは、隠れたパターンや根底にある構造、相関関係の発見に委ねられている。教師なし学習アルゴリズムは、データ内の隠れたパターン、根本的な構造、相関関係を発見するよう任されているを発見する。この能力により、教師なし学習は、より広範な人工知能（AI）分野において不可欠なツールとなる。人工知能(AI) 特に、データの特性が完全に理解されていない探索的データ分析には不可欠なツールである。

コア・テクニックとアルゴリズム

教師なし学習は、生のデータから洞察を抽出するために設計されたいくつかの方法論を包含する。これらの手法はは、特定の目的によって分類されることが多い：

クラスタリング：これは最も一般的なアプリケーションである。アルゴリズムが類似した特徴を共有するデータポイントをグループ化する。一般的なアルゴリズム一般的なアルゴリズムには、データをk個の異なるクラスターに分割するK-Means、および DBSCANなどがある。
次元削減： データセットが過剰な数の変数（高次元）を持つ場合、可視化や処理が困難になる。処理が困難になる。以下のようなテクニックがある。 主成分分析（PCA） や t-分散確率的近傍埋め込み（t-SNE） は、本質的な情報を保持したまま入力数を削減することができ、しばしばデータの前処理として使用されるデータ前処理のステップとしてよく使用される。
アソシエーションルール・マイニング：この技法は、大規模データベースの変数間の興味深い関係を発見する。発見する。典型的な例はマーケットバスケット分析である。よく一緒に購入される商品を特定する。

実際のアプリケーション

大量のラベルなしデータを処理する能力によって、教師なし学習はさまざまな産業でイノベーションを推進することができる。イノベーションを推進することができます：

異常検知：学習なしモデルは教師なしモデルは、「正常な」データがどのように見えるかを学習することで、逸脱に即座に気づくことができる。製造業における製造業におけるAIでは機械の故障を事前に特定する予知保全に使用される。同様に、金融機関では次のような用途に使われている。標準的な支出パターンと異なる不正取引をdetect 。
顧客のセグメンテーション：企業はクラスタリング・アルゴリズムを活用し、あらかじめ定義されたカテゴリーを持たずに、購買行動や人口統計に基づいて顧客をグループ化する。顧客をグループ化します。これにより、超パーソナライズされたマーケティングマーケティング戦略が可能になります。の重要な要素です。

他の学習パラダイムとの比較

教師なし学習がMLの中でどのような位置づけにあるのかを理解するには、他のアプローチと区別する必要がある：

教師あり学習：教師あり学習ラベル付けされたデータセットに基づき、アルゴリズムを学習して結果を予測する。のようなモデルによる物体検出 YOLO11.このモデルは明示的な例から学習する。
半教師あり学習： 少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせたハイブリッド・アプローチ。これはこれは、データのラベリングにコストがかかったり時間がかかったりするデータのラベリングにコストがかかる、または時間がかかる場合に、パフォーマンスを向上させるために使用されることが多い。
強化学習： データセットから静的なパターンを見つけるのではなく、エージェントが環境内で行動を行い、報酬やペナルティを受け取ることで意思決定を行うことを学習することに焦点を当てる。データセットから静的なパターンを見つけるのではなく、環境内で行動を実行し、報酬やペナルティを受け取ることによって意思決定を行うことを学習するエージェントに焦点を当てる。

実施例

のようなフレームワークがある一方で Ultralytics は教師あり視覚タスクで有名である、データをグループ化するという基本的なコンセプトは普遍的である。以下は、よく使われる scikit-learn ライブラリを使ってK-Meansクラスタリングを実行し、ラベルなしでデータ点をその特徴に基づいてグループ化する。を実行します。

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# Create a simple dataset with two distinct groups of data points
# Group 1 is near (1, 2), Group 2 is near (10, 4)
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]])

# Initialize K-Means to find 2 clusters
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0, n_init="auto")

# Fit the model to the data (No labels are provided here)
kmeans.fit(X)

# The model automatically assigns a label (0 or 1) to each point based on proximity
print(f"Predicted Clusters: {kmeans.labels_}")
# Output might look like: [1 1 1 0 0 0] showing the separation