Tensorflow — Neural Network Playground
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回帰と分類の違いを一言で表すと、「連続値を使って別の数値を予測するか、非連続値つまり離散値を使って振り分けるか」です。 回帰が売り上げや降水確率など数量を扱う学習方法である一方、分類は「画像に写っているのが犬か猫か判定する」など、分析したいデータが属するカテゴリーやクラス、種類が何なのかを判定する手法になります。
ディープラーニングは、ニューロンを配置したヒドゥンレイヤーを複数積み重ねて分析し、出力いく形を示す。
AIができることは２つ、分類と回帰
「連続値を使って別の数値を予測するか、非連続値つまり離散値を使って振り分けるか」です。 回帰が売り上げや降水確率など数量を扱う学習方法である一方、分類は「画像に写っているのが犬か猫か判定する」など、分析したいデータが属するカテゴリーやクラス、種類が何なのかを判定する手法になります。
