須多先生

解説動画では「機械学習の学習方法」について説明されていましたね
いかがでしたか？

徳井 天

「教師あり学習」はイメージ通りだったな
正解ラベル付きの訓練データを使用して AIが次第に賢くなるわけだ

深田 あい

動画で説明されていた通り 私たちがこれまで取り組んできた画像認識や線形回帰も 「教師あり学習」の一部だったんですね

須多先生

その通りです
「教師あり学習」では 正解があるため 認識や予測の精度を計算することができます

徳井 天

今までのレッスンで学んだことを活かして 訓練データを用いてAIを評価することができました
でも「教師なし学習」はちょっと理解しにくいな

深田 あい

「強化学習」についても AIが試行錯誤を繰り返すという点が非常に興味深いですが 具体的なイメージはまだつかめていないかも…

須多先生

確かにこれらの概念は一度聞いただけでは難しいですね
実際のアクティビティを通して体験してみると 理解が深まるでしょう

徳井 天

次は「教師なし学習」や「強化学習」の実践アクティビティを行うのですか？

須多先生

そうですね と言いたいところですが それらはもう少し後にしましょう

深田 あい

え？それはどうしてですか

須多先生

実は これまで取り組んできた「教師あり学習」には さらに深い内容があります
まずはそちらをしっかり理解してから 次のステップに進みたいと思います

徳井 天

なるほど 「教師あり学習」を確実に理解してから 次の学習に進むわけか

深田 あい

分かりました
それまでは 「教師なし学習」や「強化学習」という名称をしっかり覚えておきますね
ノートにメモしておこう…

徳井 天

それで先生 「教師あり学習」でこれから学ぶことは何ですか？

須多先生

はい
「教師あり学習」は 問題の種類に応じて大きく二つに分けられます

深田 あい

えっ また新しい「教師あり学習」ですか？えっと AIの手法として「機械学習」 その中の「教師あり学習」 そしてさらにその中が二つ分かれて…メモをしっかり取らないと混乱しそうです

徳井 天

俺も 少し頭が混乱してきました

須多先生

では 今までの内容をスライドを使って整理しましょう

須多先生

では ここからはみんなで【スライド】を見ながら「機械学習」について整理をしましょう