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教師なし学習

一般的にDataRobotはラベル付けされたデータを使用し、モデルを構築するために教師あり学習法が使用されます。教師あり学習では、ターゲット(予測対象)を指定すると、DataRobotはデータセットのその他の特徴量を使用してそのターゲットを予測するモデルが構築されます。

DataRobotはまた、ターゲットが指定されず、データをラベル化しない場合の教師なし学習をサポートします。教師あり学習としての予測を生成する代わりに、教師なし学習はデータ内のパターンについてインサイトし、「データに異常がないか」「自然クラスターがあるか」といった質問に答えます。

こうした教師なし学習戦略は、以下のセクションで説明します。

トピック 説明...
異常検知 教師なし学習を使用して、データセットで異常を検出します。
クラスタリング 教師なし学習を使用して、同様のデータをグループし、セグメントを識別します。

更新しました February 22, 2022
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