教師なし学習

教師なし学習は、機械学習の一手法であり、入力データに正解（ラベル）を与えずに、データそのものが持つ統計的な構造やパターン、相関関係をモデルに自ら発見させる学習プロセスである。クラスタリングや次元削減、生成モデルの事前学習などで広く用いられており、GPTシリーズなどの大規模言語モデルの基礎となる膨大なテキストデータの学習においても中心的な役割を果たしている。