教師なし学習 の用語ページの内容を、手を動かして定着させるためのチュートリアルです。手順どおりに進めると、定義を自分の言葉で説明できる状態まで到達できます。
「教師なし学習」が何を指すのか、最初の一文を自分の言葉で言い換えてみます。教師あり学習とは異なり、AIは自らデータ内のパターンを見つけ出し、分類やクラスタリングを行います。— この一文を土台にすると外れません。
教師なし学習の主な目的は、データの中に隠された構造やパターンを発見することです。この節を読み、仕組みの該当部分をページで確認しましょう。
教師なし学習の代表的な手法として、クラスタリング、次元削減、アソシエーション分析があります。この節を読み、仕組みの該当部分をページで確認しましょう。
教師あり学習が正解ラベルを使って「当てる」ことを目指すのに対し、教師なし学習は正解なしで「見つける」ことを目指します。この節を読み、仕組みの該当部分をページで確認しましょう。
プロンプト集の型を使って「教師なし学習」を誰かに説明する文章を書いてみます。最後に「まとめ」(教…)と突き合わせて不足を補います。