教師あり学習

教師あり学習（きょうしありがくしゅう, ）とは、機械学習の手法の一つである。事前に与えられたデータをいわば「例題（＝先生からの助言）」とみなして、それをガイドに学習（＝データへの何らかのフィッティング）を行うところからこの名がある。
典型的なものとして分類問題と回帰問題がある。たとえば最も簡単な分類問題である二値分類問題では、訓練データ（例題）が、典型的にはベクトルとラベルの組として、formula_1 のように与えられる。ここで、formula_2 は0または1の2値を取るラベルで、formula_3 はformula_4 番目のデータの座標を表す。そして「学習」とは、これらのデータに何らかの基準でもっとも合う関数関係 formula_5 を求めることである。回帰問題でもほぼ同様で、違いは formula_2 が離散値の代わりに実数値を取るということである。
このような関数関係が求められれば、未知のデータ formula_7 にそれを適用して、予言 formula_8 を与えることができる。分類問題であればこれを分類器、回帰問題であればこれを回帰曲線などと称する。
半教師あり学習.
半教師あり学習の一種は部分のデータがラベルを付き、部分のデータがラベルを付かないこと。他の状況は、学習の目標はデータのラベルよりも多い場合。例えば、画像のボックスのラベルだけで、分割の役割を果たすこと。