本記事はロボットとAI技術の専門誌『日経Robotics』のデジタル版です

 教師なし学習の目的は大きく4つある。1つ目は観測データの分布を獲得すること、2つ目は観測データと同じようなデータをサンプリングできるようにすること、3つ目は教師あり学習などのタスクに有効な特徴を獲得すること、そして4つ目はデータの隠れた構造を明らかにすることだ。

 例えば、1つ目は確率モデルの学習、2つ目はGANによるサンプル生成、3つ目はクラスタリングによる特徴抽出などが対応する。今回はこの4つ目に重要な独立成分分析(ICA:Independent Component Analysis)を紹介する。

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