教師なし学習
きょうしなしがくしゅう（人工知能と機械学習）
意味 パターン発見型AI学習
教師なし学習とは？
教師なし学習は、正解のラベルなしでデータの特徴やパターンを見つけ出す機械学習の手法です。AIが自身でデータの構造を発見し、グループ分けや異常検知などを行います。
教師なし学習の具体的な使い方
「この顧客セグメンテーションは教師なし学習で自動的に行われているんだよ。」金融機関での顧客分類手法を説明しています。AIが顧客データの特徴を自動的に見つけ出し、似た特性を持つ顧客をグループ化する過程を表現しています。
教師なし学習に関するよくある質問
Q.教師なし学習の応用例は？
A.顧客セグメンテーション、異常取引検出、市場構造分析などがあります。例えば、取引パターンの類似性に基づいて顧客をグループ化し、マーケティング戦略を立てることができます。
Q.クラスタリングとは何ですか？
A.クラスタリングは、データポイントを類似性に基づいてグループ（クラスタ）に分類する教師なし学習の手法です。金融では、リスクプロファイルの似た投資商品をグループ化するなどに使用されます。
Q.教師あり学習との違いは？
A.教師あり学習は正解ラベルを使用しますが、教師なし学習はデータの内在的な構造を見つけ出します。教師なし学習は新しいパターンの発見に適していますが、特定の予測タスクには教師あり学習ほど適していない場合があります。
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