機械学習（教師あり学習）

重めな記事を書こうと思ったのですが意外と今日が早く過ぎ去ったため機械学習って実際何が出来るのさ？という事について教師あり学習と絡めて書いてみようと思います。

私は機械学習とは「クラスタリングの一手法」であると考えています。

夢が無いような言い方ですが人間がやっている選択もクラスタリングと捉えられます

例えば人間も色々な入力（入力例：お腹痛い、昨日寝てない、外は雨だ）から一意の出力（出力例：今日は休もう）を選んでますよね

こういう入力と出力（原因と結果）を与えて因果関係（ルール）を学習させる物が機械学習の中の教師あり学習（一つ前の記事のニューラルネットワークもそうです）と呼ばれる物です。

（さっきの例に加えて「お腹痛い、昨日寝てない、外は晴れだ→会社休もう」っていうデータが入ってきたら「会社を休むのに天気は関係ない」っていうルールが推定できますよね＾＾）

こんな機械学習が色々な分野で応用されようとしている理由の一つは「ルールを勝手に作ってくれる」ためです。

先ほどの例をプログラムで例を作るとしたら
もしお腹痛くて昨日寝てない　→　会社休む
もしお腹痛くて昨日寝た　　　→　会社行く
もしお腹痛くなくて外は雨　　→　会社行く
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みたいにif文を作りますよね？

それが機械学習を使うと原因と結果だけ分かったらアルゴリズム勝手に推定してくれちゃう訳です

・・・夢を感じて頂けたでしょうか？ｗ

ちなみに教師あり学習に対して教師なし学習というのは

「前に見たり聞いたりした物と似ているものを集めるクラスタリング」

です（ホントはこっちの記事を書こうとしてたんですが・・・また今度！）