AI/ML の学習の種類
Types of AI/ML Learning
AI 生成試験ガイド v1.1 準拠人による確認：未実施
このページの内容は、AWS 公式の試験ガイドをもとに AI が作成しました。誤りを含む可能性があります。正式な情報は公式の試験ガイドで確認してください。
概要
学習の種類は主に 3 つ：（正解があり「入力→正解」を学ぶ）、（正解がなく構造を見つける）、（試行錯誤とで最適な行動を学ぶ）。教師あり学習はと、教師なし学習はが代表的。
There are three main learning types: supervised learning (learn input → answer from labeled data), unsupervised learning (find structure without answers), and reinforcement learning (learn the best actions by trial and error with rewards). Supervised tasks are typically classification and regression; unsupervised is typically clustering.
主な用語
| 日本語 | English |
|---|---|
| きょうしありがくしゅう | Supervised learning |
| きょうしなしがくしゅう | Unsupervised learning |
| きょうかがくしゅう | Reinforcement learning |
| ぶんるい | Classification |
| かいき | Regression |
| Clustering | |
| ほうしゅう | Reward |
| / | Semi- / Self-supervised |
解説
日本語の解説は準備中です。上の概要と用語表で要点を確認し、確認テストで理解度を確かめてください。
出典：AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 試験ガイド Domain 1 › Task 1.1
項目名と要約は本サイトによるものです。試験ガイドの原文は公式サイトで確認してください。
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