ディープラーニングを使う目的

Deep Learning

ディープラーニングは、大きく分けて次のような目的で使われる。
呼び名 説明
回帰(かいき) これまでの結果から、未来を予測する。
分類 データをあらかじめ決められたカテゴリのどれかに分類する。
クラスタリング
データから似た者同士のまとまりを見つけ出す。
見つけ出したまとまりをどう解釈するかは、クラスタリングを行った者に委ねられる。

回帰の例

これまでの気温の記録から、未来の気温の推移が予測できる。

分類の例

果物の写真が提示されたときに、そこに写っている果物が何なのかを判定するのに使える。


クラスタリングの例

店舗に来店した顧客の年齢と単価のデータがあるときに、そこにいくつかのまとまりを見出し顧客層を分類するのに使える。
クラスタリングは先ほどの分類とは異なり、まとまりがどうしてできたのか、まとまり毎の違いは何なのか等を、クラスタリングを行った者自身で行う必要がある。