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。
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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。