教師あり機械学習

教師あり機械学習とは

Supervised machine learning algorithms uncover insights, patterns, and relationships from a labeled training dataset – that is, a dataset that already contains a known value for the target variable for each record. Because you provide the machine learning algorithm with the correct answers for a problem during training, the algorithm is able to “learn” how the rest of the features relate to the target, enabling you to uncover insights and make predictions about future outcomes based on historical data.

教師あり機械学習手法の例

  1. 回帰: アルゴリズムは、各例に対して数値ターゲットを返します(新しいマーケティングキャンペーンからどれだけの収益が生成されるか、など)。
  2. 分類: アルゴリズムは、2 つ以上の異なるクラスから選択して、各例にラベルを付けることを試みます。2 つのクラスからの選択を二値分類と呼びます。たとえば、誰かがローンで債務不履行になるかどうかを判断します。3 つ以上のクラスからの選択を多値分類と呼びます。

教師あり機械学習が重要である理由

教師あり機械学習は、データを実際の実用的なインサイトへと変換します。組織はデータを使用して、不必要な結果がどのようなものかを理解して防止したり、ターゲット変数に対する望ましい結果を促進したりすることができます。

教師あり機械学習のユースケース

Supervised machine learning is one of the most powerful engines that enable AI systems to make business decisions faster and more accurately than humans. Businesses across industries use it to solve problems such as:

  • 顧客離れの低減
  • 顧客の生涯価値の判定
  • おすすめの製品のパーソナライズ
  • 人員配置
  • 販売予測
  • 需要と供給の予測
  • 不正行為の検出
  • 機器メンテナンスの予測

教師あり機械学習の導入における課題

However, successfully building, scaling, and deploying accurate supervised machine learning models has historically required extensive time and technical expertise from a team of highly skilled, expensive data scientists. Additionally, data science teams must periodically rebuild models in order to make sure the insights they provide remain true to life as the input data changes.

教師あり機械学習 + DataRobot

DataRobot’s diverse library of machine learning algorithms and unique model blueprint technology incorporates supervised machine learning algorithms such as bagging, boosting, deep learning, frequency-severity methods, generalized additive models, generalized linear models, kernel-based methods, random forests, and many others. Additionally, DataRobot’s team of experienced data scientists is constantly researching, developing, and testing new open-source algorithms, ensuring the platform incorporates the most state-of-the-art supervised machine learning models.

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