教師あり学習・教師なし学習・強化学習
教師あり学習：問題と正解をセットで与えて学習し、未知のデータの正解を予測する（家賃の予測、犬猫の判別）。教師なし学習：正解を与えず、データの性質からグループ分けや構造の発見をする（顧客のグループ化）。強化学習：行動に得点（報酬）を与え、得点が最大になる行動を試行錯誤で学ぶ（囲碁、ロボット）。
解説（冒頭）
| 学習方法 | インプット | 例 |
|---|---|---|
| 教師あり学習 | 正解のあるデータ | 物件データ＋家賃 → 新しい物件の家賃を予測 |
| 教師なし学習 | 正解のないデータ | 顧客データ → 似た顧客のグループに分ける |
| 強化学習 | 自分の行動とその結果（報酬） | 囲碁の打ち手 → 有利になるほど高得点 |
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