教師あり学習
きょうしありがくしゅう（人工知能と機械学習）
意味 正解付きデータでAI学習
教師あり学習とは？
教師あり学習は、機械学習の一種で、正解のラベル付きデータを使ってAIを訓練する方法です。AIは入力データと正解の対応関係を学び、新しいデータに対して予測を行えるようになります。
教師あり学習の具体的な使い方
「この株価予測システムは、教師あり学習で過去のデータから傾向を学んでいるんだ。」金融市場での予測システムの学習方法を説明しています。過去の株価データとその結果を用いて、AIが市場の動きを学習する過程を表現しています。
教師あり学習に関するよくある質問
Q.教師あり学習の具体例は？
A.株価予測、スパムメール検出、画像認識などがあります。例えば、過去の株価データと関連指標を使って将来の株価を予測するモデルを作成できます。
Q.教師あり学習の長所と短所は？
A.長所は高精度な予測が可能なこと、短所は大量の正解ラベル付きデータが必要なことです。金融分野では、過去のデータが豊富にある場合に有効ですが、新しい現象の予測には不向きな場合があります。
Q.過学習とは何ですか？
A.過学習は、モデルが訓練データに過度に適合し、新しいデータに対する汎化性能が低下する現象です。金融モデルでは、過去のデータにはよく合うが、市場環境の変化に対応できなくなる可能性があります。
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