正解ラベル
正解ラベルとは、機械学習の教師あり学習において、AIモデルに学習させたり予測精度を評価したりするための正解データのことです。人間が手動やツールを使ってデータ付与することが多く、モデルの性能を左右する極めて重要な役割を持ちます。
教師あり学習のAI用語一覧
4件教師あり学習に関するAI用語を4件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
決定木
決定木とは、データを分類または回帰するための代表的な教師あり学習アルゴリズムです。データを特定の条件（質問）によって段階的に分岐させ、樹木のような階層構造（木構造）で意思決定のプロセスを視覚化します。モデルの解釈性が非常に高く、専門知識がなくても予測に至るルールを容易に理解できる点が大きな特徴です。
分類
分類とは、AIや機械学習において、入力されたデータがどのカテゴリやクラスに属するかを予測するタスクです。スパムメールの判定や画像の認識など、さまざまな分野の自動化や判断基準として広く利用されています。
クラス分類
クラス分類とは、入力されたデータをあらかじめ定義された離散的なカテゴリ（クラス）に割り振る機械学習の手法です。教師あり学習の代表的なタスクであり、スパムメールの判定や画像認識、感情分析など幅広いAIシステムで活用されています。