教師あり学習と教師なし学習の違いについて教えてください

Question

こんにちは。
今機械学習の手法について学んでいるのですが、線形回帰問題は教師あり学習と聞きました。

線形回帰問題は、２変数を持った沢山のデータから直線を引くというものですよね？
私の理解が間違っていたら訂正していただきたいのですが、最小二乗法などによって最もそれらのデータから近い直線を計算して導き出す、というものですよね。

対して教師なし学習はニューラルネットワークのようなものを指すのですよね？
自分は数字の画像認識ソフトを独学で作成したのですが、これには正解ラベルを与えました。正解を教えてるという事はこれは教師あり学習に入るのではないでしょうか？

教師あり学習には決定木など様々な手法がありますが、これらがなぜ教師あり学習といわれているのかがわかりません。

また、遺伝的アルゴリズムというものはどのように分類されるのでしょうか？最短経路問題で使用した経験があるのですが、これ教師なし学習であっていますか？

教師なしと教師ありの線引きについて具体的なイメージを掴みたいのでご教示いただけると幸いです。

Answer 1

ご自身で回答を出してらっしゃいますが
「正解を教えてるという事はこれは教師あり学習に入る」の通りです。
教えないのが教師なし学習です。

「教師なし学習はニューラルネットワークのようなものを指すのですよね？」を何故そう思われたのかは
分かりませんが、恐らくニューラルネットワークは教師なし、教師ありにも使うので、教師なしの説明でニューラルネットワークが出てきたからだと思います。

機械学習のうち教師あり、なしが分かれますが、遺伝的アルゴリズムは機械学習には普通は入れませんので教師あり、なしの概念はありません。

人工知能はどうやって「学ぶ」のか――教師あり学習、教師なし学習、強化学習 (1/2)

などが分かりやすいかと思います。
勉強を進めていくにつれ今後も似たような概念が多数出てくると思います。
Googleで

教師あり 教師なし 違い

などと検索すると分かりやすい記事が出てきます。上位にあまり分かりやすい記事がない場合は
同じキーワードで「画像」検索をするとそのキーワードを説明する図がヒットしますので、分かりやすそうな図のページを読むとよいと思います。図が分かりやすく書ける記事は記事も分かりやすいことが多いです。

Answer 2

対して教師なし学習はニューラルネットワークのようなものを指すのですよね？

いいえ。ニューラルネットワークの学習法の一部は「教師あり学習」で、一部は「教師なし学習」です。
正解ラベルを与えたのなら「教師あり学習」ですね。