根本的に、教師ありと教師なしという区分けは、人間がデータを目的関数や尤度関数に直接注入するか否かだけで決まります。
データではない形でパラメーターを調整する情報は注入されるので、それがどのようなものであるかを把握する必要があります。
場合によってはデータという確固とした事実ではなく、単にハイパーパラメーターという憑依的なものによって結果が教師あり以上にコントロールされてしまいます。
これを都合の良いように調節して出された結果に果たしてどの程度の意味があるのかは一段と注意が必要というわけです。
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須山敦志 Suyama Atsushi
@sammy_suyama
非線形の次元削減アルゴリズムでなんでもかんでも2次元の散布図にするの、あんまりやらない方が良いと思います。背後に仮定されている数理的仮定と、読み手側の解釈が一致するのはほぼ不可能に近いです。