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
入力されたデータに対して、あらかじめ定義された複数のクラスのいずれかを割り当てる手法を指す。
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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