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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、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ことができ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 内容...
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 July 18, 2023