教師あり学習

入力データと正解ラベル（教師データ）の組を使ってモデルを学習させる機械学習の手法。分類や回帰などの予測問題に用いられ、迷惑メール判定や画像認識などに応用される。

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。

正解ラベルを付けた訓練データから、入力と出力の対応関係を学習する方式。分類や数値予測に用いられ、ラベル付けの品質が精度を大きく左右する。

入力データと正解（ラベル）の組を大量に学習させ、未知のデータに対する正解を予測するモデルを作る機械学習の手法。数値を予測する回帰と、所属するクラスを判定する分類があり、売上予測、り患予測、成約予測、離反予測などに使われる。正解付きのデータを用意する費用と、その品質が精度を左右する。

入力データと、それに対応する正解（ラベル）の組を大量に与えて、入力から正解を予測する規則をモデルに学習させる機械学習の手法。数値を予測する回帰と、カテゴリを予測する分類が代表的で、正解ラベルを付けたデータの準備に手間がかかる。

データからパターンや規則性を自動的に学習し、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、強化学習に大別される。学習データから汎化能力を獲得し、未知データに対する推論を可能にする。

正解ラベルのないデータから構造やパターンを発見する手法。クラスタリング（k-means法など）や次元削減（主成分分析など）が代表的。データの潜在的なグループ分けや特徴抽出に用いられる。

エージェントが環境と相互作用し、報酬を最大化する行動方策を学習する手法。試行錯誤を通じて最適な行動を獲得する。Q学習やSARSAが代表的なアルゴリズムで、ゲームAIやロボット制御に応用される。

データ間のマージン（境界からの距離）を最大化する超平面で分類を行う機械学習手法。カーネルトリックにより非線形分類にも対応でき、汎化能力が高い。少数のサポートベクトルで決定境界が定まるため、解釈性にも優れる。

特徴量に基づく条件分岐を木構造で表現し、分類や回帰を行う機械学習手法。情報利得やジニ不純度を基準にノードを分割する。解釈性が高く、ランダムフォレストや勾配ブースティングの基礎となる。

モデルが訓練データに過度に適合し、未知データに対する汎化性能が低下する現象。訓練誤差が小さくても検証誤差が大きい状態。正則化、ドロップアウト、早期打切り、データ拡張などで対策する。バイアスとバリアンスのトレードオフが背景にある。