自己教師あり学習

正解ラベルの付いていないデータから、データ自身の一部を隠して残りから当てさせるなどの方法で正解を自動的に作り、教師あり学習の形で学習する手法。文章の次の単語の予測（GPT）や穴埋め（BERT）、同じ画像を加工した組を近づける対比学習がある。人手のラベル付けなしに大量のデータで学習できるので、大規模言語モデルなどの事前学習に使われる。

人が正解ラベルを付けなくても、データ自身から学習の課題と正解を自動的に作って学習する手法。文章の一部を隠して当てさせる、次の単語を予測させるといった課題を使う。ラベル付けの手間なく大量のデータで学習できるため、大規模言語モデルなどの事前学習の中心となっている。

コンピュータがデータから規則性やパターンを自動的に学習し、予測や分類を行う技術の総称。教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つに大別される。AIの中核技術の一つ。

入力データと正解ラベルのペアを学習データとして与え、未知のデータに対する予測モデルを構築する機械学習手法。回帰（数値予測）と分類（カテゴリ予測）に大別される。

正解ラベルのないデータからパターンや構造を自動的に発見する機械学習手法。クラスタリング（データの分類）や次元削減が代表的なタスク。顧客セグメンテーションなどに応用される。

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方策を学習する機械学習手法。試行錯誤を通じて最適な行動を学ぶ。ゲームAIやロボット制御に応用される。

データの特徴量や条件に基づいて分岐を木構造で表現し、分類・回帰・意思決定を行う手法。結果の解釈が容易で可視化しやすい。機械学習ではランダムフォレストの基礎となり、意思決定分析では期待値やリスクの評価に用いられる。

複数の決定木を組み合わせて予測精度を向上させるアンサンブル学習手法。各決定木はデータと特徴量をランダムに抽出して構築し、多数決や平均で最終予測を行う。過学習に強い特徴を持つ。