機械学習の分類について

Question

初投稿です。場違いだったらごめんなさい。

現在人工知能について勉強しているのですが、人工知能の中にある機械学習の分類についてウェブだけでは信憑性に不安があるため確認の意味を込めて質問させて頂きます。

早速ですが、機械学習の分類は大きく分けて3つ

「教師あり学習」
「教師なし学習」
「強化学習」

であり、教師あり学習と教師なし学習を組み合わせた物が

「半教師あり学習」

更に、教師あり学習の中に

「ニューラルネットワーク」
「ディープラーニング」

があるという認識で宜しいのでしょうか？
また、違う場合にはどのような括りになっているのか指摘して頂けると嬉しいです。

宜しくお願い致します。

Answer 1

教師あり学習の中に「ニューラルネットワーク」「ディープラーニング」があるという認識で宜しいのでしょうか？

前半は合っていますが、ここは違います。
ニューラルネットワーク (ディープラーニングも含む) は、上記いずれのどれでも使えます。

教師あり: クラス分類、物体検出のモデルなど
教師なし: オートエンコーダー
半教師あり: GAN
強化学習: DQN、DDPG

Comments

[Punikuma]

ご回答ありがとうございます。
ニューラルネットワークは機械学習の分類の全てにおいて応用されているものなのですね。

教師あり: クラス分類、物体検出のモデルなど
教師なし: オートエンコーダー
半教師あり: GAN
強化学習: DQN、DDPG

この部分はそれぞれニューラルネットワークを用いた手法ということでしょうか？

[tiitoi]

モデルの具体的な名前またはそのタイプのモデルの総称になりますね。

[Punikuma]

なるほど、それぞれのモデルの名前や総称のことなのですね。
まだ知識が浅いので何を表しているかがいまいちピンときてませんが、
順を追って深堀りしていきたいと思います。
ご回答ありがとうございました。