教師あり学習（Supervised Learning）と教師なし学習（Unsupervised Learning）

1. 教師あり学習（Supervised Learning）:

教師あり学習は、機械学習の一種で、ラベル付きデータを使用してモデルを訓練する手法です。ラベル付きデータとは、入力データに対する正しい出力（またはターゲット）が既知のデータのことです。モデルは、これらのデータを使用して、新しい入力データに対して予測を行います。典型的な例は、画像認識やテキスト分類です。モデルは、正しい答えにできるだけ近づけるように訓練されます。

2. 教師なし学習（Unsupervised Learning）:

教師なし学習は、ラベルなしデータを使用してパターンを発見するための機械学習のアプローチです。データの構造や関係性を明らかにし、データをクラスタリングしたり、次元削減を行ったりするのに役立ちます。代表的なアプリケーションには、クラスタリング、異常検知、次元削減（主成分分析など）、推薦システムなどがあります。教師なし学習では、モデルはデータ自体からパターンを抽出することを試みます。

教師あり学習と教師なし学習は、異なる問題に対処するために使用される機械学習の手法であり、それぞれ独自のアプリケーションがあります。

Of course, we will be talking about supervised learning and unsupervised learning.

1. Supervised Learning:

Supervised learning is a type of machine learning that uses labeled data to train a model. Labeled data is data for which the correct output (or target) for the input data is known. The model uses these data to make predictions on new input data. Typical examples are image recognition and text classification. The model is trained to get as close to the correct answer as possible.

2. Unsupervised Learning:

Unsupervised learning is a machine learning approach for discovering patterns using unlabeled data. It helps reveal data structures and relationships, clustering data, and reducing dimensionality. Typical applications include clustering, anomaly detection, dimensionality reduction (e.g. principal component analysis), and recommendation systems. In unsupervised learning, the model attempts to extract patterns from the data itself.

Supervised learning and unsupervised learning are machine learning techniques used to address different problems, and each has its own applications.

（図はネットから借用）