弁別学習（discrimination learning）とは、機械学習の一種で、与えられたデータから、2つ以上のクラスを分類するモデルを学習する手法です。
弁別学習では、入力データと各クラスの正解ラベルが与えられ、このデータからモデルのパラメーターを学習します。学習されたモデルは、入力データから各クラスの確率を推定し、最も高い確率のクラスを予測します。
弁別学習は、画像認識、自然言語処理、音声認識など、幅広い分野で使用されています。例えば、画像認識では、猫と犬の画像を分類するために弁別学習が使用されます。自然言語処理では、英語と日本語のテキストを分類するために弁別学習が使用されます。音声認識では、人間の声と機械の音声を分類するために弁別学習が使用されます。
弁別学習には、大きく分けて2つの手法があります。1つは教師あり学習で、もう1つは教師なし学習です。
教師あり学習では、入力データと各クラスの正解ラベルが与えられるため、モデルは正解ラベルを参考にしてパラメーターを学習します。教師あり学習は、最も一般的に使用される弁別学習の手法です。
教師なし学習では、入力データと各クラスの正解ラベルが与えられないため、モデルは入力データからクラスを自動的に分類するように学習します。教師なし学習は、教師あり学習に比べて難易度が高いですが、より汎用性の高いモデルを学習することができます。
弁別学習は、機械学習の重要な手法の一つです。画像認識、自然言語処理、音声認識など、幅広い分野で使用されています。
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