教師なし学習の解説（基本情報技術者シラバス用語）

教師なし学習とは

教師なし学習（Unsupervised Learning）とは、コンピュータに「正解（ラベル）」を与えず、「問題（入力データ）」だけを大量に与えて学習させる手法です。コンピュータはデータそのものが持つ特徴や構造を自ら分析し、似た者同士をグループに分ける（クラスタリング）ことや、データの規則性を発見することを行います。まだ正解がわかっていないデータの分析や、隠れた関係性を見つけるのに適しています。

具体例

ネットショップ（ECサイト）において、顧客の購買履歴データをもとに、「よく一緒に買われている商品のグループ」や「似たような買い物傾向を持つ顧客のグループ」を自動で分類し、お勧め商品を表示するレコメンド機能などに利用されます。

# グループ分け（クラスタリング）のイメージ
input_data = [顧客Aの購入履歴, 顧客Bの購入履歴, 顧客Cの購入履歴]
model = ClusteringModel()
groups = model.group_by_similarity(input_data)
# 結果: [グループ1: AとC, グループ2: B]

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