教師なし学習

教師なし学習（きょうしなしがくしゅう, 英: Unsupervised Learning）とは、機械学習の手法の一つである。「出力すべきもの」があらかじめ決まっていないという点で教師あり学習とは大きく異なる。データの背後に存在する本質的な構造を抽出するために用いられる。

教師あり学習は、その「出力すべきもの」も入力として与える手法であり、データの背後に存在する本質的な構造を抽出するよりむしろ、思い通りの出力を再現する機械の構成に用いられる。

具体的な例として以下のようなものがある。

• クラスター分析
• 主成分分析
• ベクトル量子化
• 自己組織化マップ

自己教師あり学習

自己教師あり学習（英: self-supervised learning）は学習データのラベルを学習データに基づいて生成する学習手法である^[1]。教師ラベルがないという点で教師なし学習の一種とみなせる^[2]。

脚注

1. ^ "Obtain 'labels' from the data itself by using a “semiautomatic” process." Liu, et al. (2021). Self-supervised Learning: Generative or Contrastive. p.2.
2. ^ "Self-supervised learning can be viewed as a branch of unsupervised learning since there is no manual label involved." Liu, et al. (2021). Self-supervised Learning: Generative or Contrastive. p.2.