須多先生

スライドでは 機械学習について整理して 教師あり学習の回帰問題と分類問題について学びました
いかがでしたか？

徳井 天

たくさんの新しい用語に頭が混乱していましたが スライドでの整理で理解が深まりましたよ

深田 あい

以前 学んだイベントの来場者数の予測や新刊予約数の予測は数値を予測するので これらは回帰問題だったんですね

須多先生

その通りです
それでは 画像認識で数字の画像を認識しましたが それは回帰問題だったのでしょうか それとも分類問題でしたか？

徳井 天

えーっと 数字を予測するという意味では 回帰問題のように感じるけど…

深田 あい

でも ひらがなや動物 乗り物の画像分類も行ったので それは分類問題のような気がしますね

徳井 天

そうか 車や飛行機など数字以外のものもあったな
あれは分類問題か…ちょっと混乱してきたぞ
（ユーザー名）さんはどう思う？

須多先生

それでは 一つずつ確認してみましょう

須多先生

まず 画像に写っているのが自動車か飛行機か またはひらがなかを認識するのは分類問題です

徳井 天

なるほど やはり分類問題なのか

須多先生

そのとおりです
画像がどの「グループ」に属するかを判断するのが分類問題の特徴です

深田 あい

では ひらがなの認識も どの「グループ」に属するかを判断するので 分類問題になりますね

徳井 天

じゃあ ０から９までの数字の画像認識はどうなんだろう？

須多先生

たしかに予測したのは数字だったので 回帰問題と勘違いしそうですが あれは「０のグループ」「１のグループ」といったように ０から９までのグループに分ける問題で これも分類問題です

徳井 天

なるほど 数値自体ではなく 画像をどのグループに分類するかが重要なんですね

須多先生

正解です
少し紛らわしいですが そのように理解してください

深田 あい

他にも分類問題の例はありますか？スライドには健康診断や迷惑メールの例がありましたけど

徳井 天

それは俺も気になるな
回帰問題のときのように分類問題を実際に試してみるような演習はありますか？

須多先生

それなら 実際に私が進めている研究を体験してみるのはどうでしょうか

深田 あい

えっ 先生はどんな研究をしているのですか？私たちにも手伝えるものなのでしょうか…

須多先生

実は 友人が運営するAIに関するプログラミングスクールでの試験の合否を予想する研究をしています

須多先生

試験に合格する学生と 残念ながら不合格になる学生がもちろんいるのですが
その合否を事前に予想できないか？という研究です

徳井 天

そんなの成績とか学習時間とか そういうので予測できそうだけどな…それじゃダメなんですか？

須多先生

この研究の面白いところは 成績や学習時間以外で 合否に関係する説明変数はないか？という点です

深田 あい

それは興味深いですね
ぜひ体験してみたいです

須多先生

ありがとうございます
ただ データは個人情報を含むため 実際のデータではなく 架空のデータを使います

須多先生

それでは STAR Colabでの演習を用意しました
次のアクティビティの指示に従って進めていきましょう