弁別学習（べんべつがくしゅう、Discriminative Learning）は、機械学習の一種であり、データの特徴を認識し、クラスの分類や予測を行うためのアルゴリズムや手法のことを指します。弁別学習は、入力データとそのデータに関連するクラスのラベル情報を用いて、データの特徴とクラスの関係をモデル化します。
弁別学習は、統計的な手法や機械学習アルゴリズムを使用して、データの特徴とクラスの関係を学習します。典型的な弁別学習の手法には、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン（SVM）、ニューラルネットワーク（特に多層パーセプトロン）、決定木などがあります。
弁別学習では、入力データとそれに対応するラベル情報のペアを使用して、データの特徴とクラスの関係をモデル化します。モデルは、特徴の組み合わせを学習し、与えられた入力データからクラスを予測するために使用されます。弁別学習の目標は、与えられた入力データに対して最も適切なクラスを予測することです。
弁別学習は、画像認識、音声認識、自然言語処理など、さまざまなタスクに応用されます。弁別学習は、データの特徴をより適切にモデル化することで、高い精度での分類や予測を実現することができます。
