教師あり学習・教師なし学習・強化学習とは？きょうしありがくしゅう・きょうしなしがくしゅう・きょうかがくしゅう
教師あり学習・教師なし学習・強化学習とは、これらは機械学習における代表的な学習方法の分類である。教師あり学習は、入力データと正解ラベル（答え）がセットになった訓練データを使って学習する方法で、例えば過去のメールと「迷惑メールかどうか」の正解ラベルを学習させて新しいメールを分類する場合などに使われる。教師なし学習は、正解ラベルのないデータからデータ自体に潜むパターンや構造（似ているものをグループ分けするクラスタリングなど）を見つけ出す方法である。強化学習は、正解を直接与えるのではなく、行動の結果として得られる報酬を手がかりに、より良い行動を試行錯誤しながら学習していく方法であり、ゲームAIやロボット制御などで用いられる。
最終更新：2026-10-07
高度試験の午前Iを最短で暗記する →具体例
ネット通販サイトの「よく一緒に購入されている商品」のレコメンド機能では、正解ラベルなしで購買データのパターンを見つける教師なし学習（クラスタリングなど）が活用されることがある。
試験での引っ掛け
「正解データの有無」が教師あり学習と教師なし学習を区別する基準であり、強化学習は正解データではなく報酬による試行錯誤で学習する点で、両者とも仕組みが異なる。
関連用語
出典・参考
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。