AIの基礎比較
回帰（Regression）と分類（Classification）のタスクの根本的な違いはどれか。
A.回帰は画像データのみ扱い、分類はテキストデータのみを扱う
✗ データ型と学習タスクの種類は独立しており、回帰も分類も画像・テキスト・数値など様々なデータで実装できます。
B.回帰は連続的な数値を予測し、分類は離散的なカテゴリを予測する← 正解
✓ 正解です。回帰は価格や気温などの連続値を予測し、分類は合格/不合格やスパム/正常といったカテゴリを予測する根本的な違いがあります。
C.回帰は教師あり学習のみで実装でき、分類は教師なし学習でのみ実装できる
✗ 分類も教師あり学習で実装でき、回帰も教師なし学習で応用できることがあります。
D.回帰は過去のデータから学習し、分類は未来のデータを予測する
✗ 両方とも過去のデータから学習するもので、学習方向での区別ではありません。
この問題のポイント
回帰は価格や気温などの連続値を予測し、分類は合格/不合格やスパム/正常といったカテゴリを予測する根本的な違いがあります。
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