【G検定対策】CNN・RNN・Transformerの違いを図解で整理
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【G検定対策】教師あり学習・教師なし学習・強化学習の違いを図解で整理
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G検定に限った話ではありませんが、AIを学び始めると、よく出てくるのが次の3つです。
■ 教師あり学習
■ 教師なし学習
■ 強化学習
■ 教師あり学習
■ 教師なし学習
■ 強化学習
どれも機械学習の代表的な学習方法ですが、名前だけでは違いが分かりにくいと感じる方も多いでしょう。
この記事では、理解しやすいように、3つの違いを画像多めで整理します。
結論：3つの違いを1分で理解
まずはこの3つだけ覚えればOKです。
■ 教師あり学習 ： 答えありで学ぶ
■ 教師なし学習 ： 答えなしで学ぶ
■ 強化学習 ： 行動しながら学ぶ
■ 教師あり学習 ： 答えありで学ぶ
■ 教師なし学習 ： 答えなしで学ぶ
■ 強化学習 ： 行動しながら学ぶ
教師あり学習とは？
教師あり学習とは
入力データと正解ラベル（答え）を使って学習する方法
入力データと正解ラベル（答え）を使って学習する方法
です。
たとえば
- メール本文 → 迷惑メール / 通常メール
- 顧客データ → 離反する / 継続する
- 商品データ → 売れる / 売れない
のように、過去の答え付きデータから学習します。
主な活用例
- 顧客離反予測
- 売上予測
- 画像分類
- 迷惑メール判定
教師なし学習とは？
教師なし学習とは
正解ラベルなしのデータから、特徴や構造を見つける方法
正解ラベルなしのデータから、特徴や構造を見つける方法
です。
答えがないため、AI自身がデータの共通点や違いを探します。
主な活用例
- 顧客のグループ分け（クラスタリング）
- 異常検知
- 傾向分析
- 次元削減
たとえばECサイトなら
- まとめ買い型
- セール重視型
- 高単価商品型
など、顧客のタイプ分けに使われます。
強化学習とは？
強化学習とは
行動の結果として得られる報酬をもとに、最適な行動を学ぶ方法
行動の結果として得られる報酬をもとに、最適な行動を学ぶ方法
です。
人間でいう「試行錯誤して上達する」に近いイメージです。
主な活用例
- ゲームAI（AlphaGoなど）
- ロボット制御
- 自動運転の一部
- 在庫最適化
比較表で整理（保存用）
表にするとこうなります。
G検定ではどう問われる？
G検定では、具体例と学習方法を結びつける問題がよく出ます。
- 顧客離反予測 → 教師あり学習
- クラスタリング → 教師なし学習
- AlphaGo → 強化学習
単語暗記より
この事例はどの学習方法か？
この事例はどの学習方法か？
を整理しておくことが重要です。
よくある誤解
下記は 間違った認識 です。
■ 教師あり学習 ＝ 簡単
■ 教師なし学習 ＝ ディープラーニング
■ 強化学習 ＝ ロボット専用
■ 教師あり学習 ＝ 簡単
■ 教師なし学習 ＝ ディープラーニング
■ 強化学習 ＝ ロボット専用
まとめ
■ 答えあり → 教師あり学習
■ 答えなし → 教師なし学習
■ 行動して学ぶ → 強化学習
■ 答えあり → 教師あり学習
■ 答えなし → 教師なし学習
■ 行動して学ぶ → 強化学習
この3つを整理できると、AIの学習方法が一気に理解しやすくなります。
G検定頻出テーマなのでここは確実に押さえておきましょう。
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書いている人
このブログの運営者（文系出身）です。SEO検定1級、ウェブマスター検定1級を取得しました。ブログ運営には「AIの活用は必須」と思いG検定を取得しました。一度不合格となった経験を元に、これから受験する方の助けになればとできるだけわかりやすく解説しています。間違い等あればご指摘いただければ幸いです。
