教師なし学習とは？意味をわかりやすく簡単に解説

教師なし学習とは

教師なし学習は、機械学習の一種であり、正解ラベルのないデータからパターンや構造を発見する技術です。教師あり学習とは異なり、アルゴリズムはデータ内の隠れた関係性や特徴を自律的に学習します。このため、データの前処理やラベリングにかかるコストを削減し、未知のデータ構造を発見するのに役立ちます。

教師なし学習は、クラスタリング、次元削減、異常検知など、さまざまなタスクに応用できます。クラスタリングは、データを類似性に基づいてグループ化し、顧客セグメンテーションや文書分類などに利用されます。次元削減は、データの重要な特徴を維持しながらデータ量を削減し、可視化や計算効率の向上に貢献します。

異常検知は、正常なデータとは異なる異常なデータ点を検出し、不正検知や故障診断などに役立ちます。教師なし学習は、データ分析の初期段階で探索的な分析を行う際や、大量の未ラベルデータを活用したい場合に特に有効です。近年では、深層学習と組み合わせることで、より複雑なデータ構造の学習も可能になっています。

教師なし学習の種類

「教師なし学習の種類」に関して、以下を解説していきます。

• クラスタリング（データのグループ化）
• 次元削減（特徴量の削減）

クラスタリング（データのグループ化）

クラスタリングは、教師なし学習の代表的な手法であり、類似した特徴を持つデータをグループにまとめる技術です。データ内の自然な構造を発見し、データの背後にあるパターンを理解するのに役立ちます。クラスタリングは、マーケティングにおける顧客セグメンテーションや、生物学における遺伝子発現データの解析など、幅広い分野で応用されています。

クラスタリングアルゴリズムは、データの類似度を測る指標と、グループを形成する基準に基づいて動作します。代表的なアルゴリズムには、k-means法、階層的クラスタリング、DBSCANなどがあります。これらのアルゴリズムは、それぞれ異なる特徴を持ち、データの特性や目的に応じて使い分けることが重要です。

次元削減（特徴量の削減）

次元削減は、データの持つ特徴量の数を減らすことで、データ分析の効率化や可視化を容易にする技術です。高次元データは、計算コストの増加や過学習のリスクを高めるため、次元削減は重要な役割を果たします。次元削減によって、データの重要な情報を保持しつつ、不要な情報を削減できます。

次元削減の手法には、主成分分析（PCA）、特異値分解（SVD）、t-SNEなどがあります。PCAは、データの分散が最大となる方向に軸を回転させ、重要な特徴量を抽出します。t-SNEは、高次元空間でのデータの類似性を低次元空間で再現することに特化しており、データの可視化に優れています。