教師なし学習とは、機械学習の一種で、コンピュータにラベルや特定の出力値のないデータセットを与えるものです。教師なし学習では、コンピュータは、正しい出力の指針や例がないまま、データのパターン、関係、構造を見つけなければならないです。その目的は、データの根本的な構造を発見することであり、多くの場合、類似のデータポイントをグループ化したり、データの次元を小さくしたりすることで発見されます。
教師なし学習は、ラベルのないおもちゃの入った箱を子供に渡して、おもちゃをグループに分けるように指示するようなものだと考えていただければと思います。子どもは、色や大きさ、形などおもちゃの共通点を見つけ、その特徴に基づいたグループを、事前の指導なしに作らなければならないです。
クラスタリングは、類似したデータポイントをその特徴に基づいてグループ化する技術です。例えば、教師なし学習アルゴリズムは、顧客の購買データを分析し、購買行動に基づいて顧客を異なるグループにセグメント化できます。これらのグループは、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンや、顧客の嗜好をより深く理解するために使用できます。
教師なし学習は、標準から外れた異常なデータポイントや予期せぬデータポイントを特定するために使用できます。例えば、クレジットカード会社は教師なし学習を利用して、顧客の典型的な支出パターンと大きく異なる取引を特定することで、不正な取引の可能性を検出できます。
教師なし学習は、データセットの構造や関係を維持したまま、次元数を減らすために使用できます。これにより、データを単純化し、可視化や処理を容易にできます。例えば、主成分分析（PCA）は教師なし学習の1つで、元のデータの分散の大部分を占める、より小さな無相関変数の集合を見つけることによって、データの次元を減らすために使用される技術です。
教師なし学習は、ユーザーの行動や嗜好のパターンを発見するために使用されます。例えば、オンラインストリーミングサービスでは、教師なし学習を使ってユーザーの視聴習慣を分析し、発見されたパターンに基づいて類似のコンテンツを推奨できます。
k-meansクラスタリングなどの教師なし学習アルゴリズムは、画像に使用されている固有の色の数を減らすことによって、画像を圧縮するために使用できます。類似した色をグループ化することで、外観に大きな影響を与えることなく、画像ファイル全体のサイズを小さくできます。
まとめますと、教師なし学習とは、機械学習の一種で、コンピュータがラベルや特定の出力値なしにデータを分析することです。その目的は、クラスタリング、異常検知、次元削減、パターン発見などの手法によって、データの根本的な構造やパターンを発見することです。教師なし学習は、顧客セグメンテーション、不正検出、データの簡略化、推薦システム、画像圧縮など、さまざまな用途で使用されています。