AI用語『分類』とは？
AI初心者
先生、「分類」という言葉が分かりません。
AI研究家
分類とは、問題に正解が複数あって、それらすべてを予測する問題のことだよ。例えば、猫か犬どちらの写真か答える問題では、「猫」か「犬」の２つを予測することになるわけ。
AI初心者
なるほど、2値分類は2つのラベルを、多値分類は3つ以上のラベルを予測するんですね。
AI研究家
その通りだよ。分類問題は、私たちが日常生活の中でよく出会う問題で、例えば、スパムメールの判定や、製品の分類などにも使われているんだ。
分類とは。
-人工知能（AI）用語：分類-
「分類」とは、データからラベルを予測するAIの問題です。ラベルとは、カテゴリやクラスを表す値のことです。分類では、連続的な数値（回帰）とは異なり、離散的なラベル（たとえば文字や記号）を予測します。
一般に、分類は2値分類と多値分類に分類されます。
* -2値分類：-出力として2つのラベルを予測します（例：犬と猫）。
* -多値分類：-出力として3つ以上のラベルを予測します（例：動物の種類を特定する）。
たとえば、犬と猫のラベルが付けられた画像があり、犬の画像を入力すると「犬」と出力するAIモデルは、2値分類を行うことができます。
分類とは？
分類とは、データ内の類似した項目やオブジェクトをグループ分けすることです。類似性のあるアイテムをまとめて、より大きなカテゴリやクラスを形成します。分類は、データの整理、検索、分析に不可欠です。
回帰との違い
-回帰との違い-
AIにおける分類と回帰は、どちらもデータからパターンを検出する手法ですが、その目的は異なります。分類では、データポイントを事前に定義されたカテゴリに割り当てます。例えば、スパムメールの検出では、電子メールを「スパム」または「非スパム」に分類します。
一方、回帰では、データポイントを連続的な値にマッピングします。例えば、不動産価格の予測では、住宅のサイズや立地などの変数から価格を予測します。したがって、分類はカテゴリカル変数に対処し、回帰は数値変数に対処します。どちらの手法も、データ分析や予測モデリングにおいて重要な役割を果たしています。
2値分類と多値分類
-2値分類と多値分類-
AI用語の「分類」は、与えられたデータを異なるグループに振り分けるタスクを指します。分類手法には、-2値分類-と-多値分類-の2種類があります。
* -2値分類- データを2つのグループに分類します。例えば、メールを「スパム」と「非スパム」に分ける場合です。
* -多値分類- データを2つ以上のグループに分類します。例えば、ニュース記事を「政治」、「スポーツ」、「エンターテイメント」など、複数のカテゴリーに分類する場合です。
犬猫分類の例
-犬猫分類の例-
AIの「分類」を理解するための具体的な例として、犬と猫を分類するタスクを考えてみましょう。ここでは、データセットには犬と猫の画像のコレクションが含まれます。
AIモデルは、犬と猫の画像の特徴（色、形、テクスチャなど）を分析し、各画像を「犬」または「猫」のいずれかのカテゴリに割り当てます。この分類プロセスでは、モデルはデータセット内の画像をラベル付けします。
分類モデルの活用
分類モデルの活用
分類モデルは、データ内のパターンや特徴を識別して、データを事前に定義されたカテゴリーに分類するために使用されます。このモデルを利用することで、企業は顧客のセグメンテーション、疾病の診断、金融取引の不正検出など、さまざまなタスクを自動化できます。
例えば、顧客の購買履歴を分類モデルに入力することで、企業は顧客を「よく購入する」や「たまに購入する」などのカテゴリーに分類できます。これにより、企業はターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンを作成し、顧客との関係を強化できます。さらに、医療分野では、分類モデルが患者の症状、検査結果、病歴などのデータを分析し、疾患を正確に診断するのに役立てられます。