AIワークロード比較
異常検知（Anomaly Detection）と分類（Classification）を行う際の根本的な違いは何か？
A.異常検知は数値データのみを扱い、分類はカテゴリデータのみを扱う
✗ 異常検知と分類の違いはデータ型ではなく、タスクの目的と対象が異なる点である。
B.異常検知は既知のカテゴリを予測し、分類は未知の異常パターンを検出する
✗ これは逆である。分類は既知のカテゴリを予測し、異常検知は未知のパターンを検出する。
C.異常検知は正常データから逸脱したデータを検出し、分類は事前に定義されたカテゴリにデータを割り当てる← 正解
✓ 正解です。異常検知は不正取引や機器故障など「通常と異なるパターン」を検出し、分類は「スパム/正常メール」のような事前定義されたカテゴリに割り当てる。
D.異常検知はリアルタイムのみで実行でき、分類はバッチ処理のみで実行できる
✗ どちらもリアルタイムおよびバッチ処理の両方で実行可能である。
この問題のポイント
異常検知は不正取引や機器故障など「通常と異なるパターン」を検出し、分類は「スパム/正常メール」のような事前定義されたカテゴリに割り当てる。
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