1。分類と予測：
* 画像認識： 動物、オブジェクト、シーンなどのさまざまなカテゴリに画像を分類します。
* スパム検出： 電子メールをスパムまたは正当なものとして識別する。
* 詐欺検出： 財務データの不正取引を特定します。
* センチメント分析： テキストを正、負、またはニュートラルとして分類します。
* 医療診断： 患者の症状と病歴に基づいて病気の可能性を予測する。
2。グループ化と組織：
* 顧客セグメンテーション： 人口統計、行動、好みに基づいて顧客をグループ化します。
* ドキュメントクラスタリング： コンテンツに基づいてドキュメントをグループに編成します。
* 生物学的分類法： 種を階層カテゴリに分類します。
3。パターン認識：
* 音声認識： 話し言葉をテキストに変換します。
* 手書き認識： 手書きの文字を認識します。
* オブジェクト追跡： ビデオシーケンスでオブジェクトの識別と追跡。
4。意思決定：
* クレジットスコアリング： 個人の信用力の評価。
* ローンの承認： ローン申請を承認するかどうかを決定します。
* リスク評価： 自然災害や金融危機など、特定のイベントの可能性を予測します。
5。パーソナライズと推奨事項：
* パーソナライズされた推奨事項： ユーザーの好みに基づいて製品またはサービスを提案します。
* ターゲット広告： ユーザーの興味に関連する広告を表示します。
6。異常検出：
* ネットワークセキュリティ： ネットワークトラフィックにおける悪意のあるアクティビティの検出。
* 製造品質管理： 欠陥のある製品の識別。
7。データの視覚化と探索：
* データの視覚化： データパターンを理解するためのチャートとグラフの作成。
* 探索的データ分析： 隠された関係とデータの傾向を発見します。
要するに、分類は、データを理解し、パターンを理解し、さまざまなドメインで情報に基づいた意思決定を行うための強力なツールです。
