分類とは
CLASSIFICATION
読み: ブンルイ
分類とは、データが属するカテゴリーやラベルを予測し、グループ分けする機械学習のタスクである
読み: ブンルイ
かんたんに言うと
図書館で本をジャンルごとに棚へ振り分ける作業に似ている。AIは学習済みのルールに基づき、未知のデータがどの箱に入るべきかを判断する。
分類の主な仕組み
分類は、ラベル付きデータを用いてモデルを訓練する教師あり学習の一種である。モデルはデータの持つ特徴量を解析し、各クラスに所属する確率を算出する。最終的に最も確率が高いカテゴリーを予測結果として出力する仕組みである。
分類の活用事例
身近な例として、電子メールの迷惑メールフィルタリングが挙げられる。また、画像認識による物体検知や、手書き文字の認識、医療現場での疾患診断などにも広く応用されている。ビジネスシーンでは、顧客の購買履歴から属性を予測する際にも活用される。
回帰との違い
機械学習の代表的なタスクである回帰は数値を予測するのに対し、分類はカテゴリーを予測する点で明確に異なる。回帰は株価や気温のような連続的な数値を扱うが、分類はイエスかノー、あるいはAかBかCといった離散的なラベルを扱う。目的に応じてこれらの手法を使い分けることが重要である。
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