学習モデル

学習モデルとは

学習モデル（Learning Model）は、機械学習によってデータからパターンを学習し、予測や判断を行うための数学的な構造です。AIモデルとほぼ同義で使われます。

学習モデルの種類

教師あり学習モデル

正解ラベル付きデータで学習するモデルです。分類（画像認識、スパム判定）や回帰（価格予測、需要予測）に使われます。

教師なし学習モデル

ラベルなしデータからパターンを発見するモデルです。クラスタリング（顧客分類）や異常検知に使われます。

[強化学習](/glossary/reinforcement-learning)モデル

試行錯誤により、報酬を最大化する行動を学習するモデルです。ゲームAIやロボット制御に使われます。

構築プロセス

1. データ収集・前処理: 学習に使うデータの準備
2. モデル選択: 課題に適したアルゴリズムの選択
3. 学習: データからパラメータを調整
4. 評価: テストデータで性能を検証
5. 改善: ハイパーパラメータの調整や追加学習

重要な概念

汎化性能

未知のデータに対しても正しく予測できる能力です。学習データだけに過度に適合する「過学習」を避けることが重要です。

モデルの選択基準

タスクの種類、データの量と質、求められる精度、計算リソースなどを考慮してモデルを選択します。