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title: "機械学習3手法の比較まとめ"
description: "機械学習3手法の比較まとめについて、G検定で問われるAI・機械学習分野の観点から、目的、前提、モデル構造、入力と出力、評価観点のどこが異なるかを比較します。暗記だけでなく、似た概念との混同を避ける見分け方や、選択肢を切るためのポイントも確認します。"
canonical_url: "https://stemtazoo.github.io/gk/learning-types-comparison/"
section: "gk"
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## まず結論
- **教師あり学習**：正解ラベルあり → 予測・分類  
- **教師なし学習**：正解ラベルなし → 構造の発見  
- **強化学習**：報酬あり → 行動の最適化  

👉 **「何が与えられているか」** が最大の違いです。

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## 3手法の全体比較（最重要）

| 項目 | 教師あり学習 | 教師なし学習 | 強化学習 |
| --- | --- | --- | --- |
| 正解ラベル | ある | ない | ない |
| フィードバック | 正解 | なし | **報酬** |
| 学習の目的 | 予測・分類 | 構造の発見 | 行動の最適化 |
| 主な用途 | 回帰・分類 | クラスタリング | ゲーム・制御 |
| 代表例 | 回帰・SVM | k-means・PCA | Q学習 |

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## 直感的な覚え方（超重要）
- 📘 **教師あり学習**  
  → 答え付きの問題集で勉強する
- 📂 **教師なし学習**  
  → 答えなしのデータを整理する
- 🎮 **強化学習**  
  → 試行錯誤しながら得点を稼ぐ

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## 手法ごとの代表アルゴリズム
### 教師あり学習
- 線形回帰
- ロジスティック回帰
- SVM
- 決定木・ランダムフォレスト

### 教師なし学習
- k-means
- 階層的クラスタリング
- PCA
- GMM

### 強化学習
- Q学習
- SARSA
- DQN

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## G検定ひっかけポイントまとめ
> ⚠️ **ここは本当によく出る**
> - ロジスティック回帰は **教師あり学習**
> - k-means は **教師なし学習**
> - 強化学習は教師なし学習ではない  
>   → **報酬がある**
> - PCA は分類ではない  
>   → **次元削減**

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## 試験直前のチェックリスト
- 正解ラベルはある？  
- 報酬はある？  
- 目的は「予測」「構造」「行動」のどれ？

👉 これを自分に問いかければ、ほぼ迷いません。

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## 各ページへのリンク
- [教師あり学習](https://stemtazoo.github.io/gk/supervised-learning/)
- [教師なし学習](https://stemtazoo.github.io/gk/unsupervised-learning/)
- [強化学習](https://stemtazoo.github.io/gk/reinforcement-learning/)