1。分類： これは、生物を分類するの科学です。 それには、共有された特性と進化的関係に基づいて生物のグループ化が含まれます。分類法は生物学の基本的な分野であり、さまざまな方法を使用して種を識別、名前を付け、分類します。
2。系統学： これは、分類法よりも広い分野です。 進化的関係を理解することを目指しています 生物間。 Systematicsは、形態、遺伝学、古生物学を含むさまざまなソースのデータを使用して、生命の進化の歴史を描いた系統発生樹を構築します。
3。データサイエンスと機械学習： これらのフィールドは、データを分類するためのツールを提供します さまざまなコンテキストでは、マーケティングの顧客セグメントの特定から、ヘルスケアの疾病発生の予測まで。アルゴリズムと統計モデルを使用して、データを異なるグループに分類できる分類子を構築します。
4。情報科学： このフィールドは、組織と情報の検索を調査します 。これには、図書館の科学や情報アーキテクチャなどの分野が含まれており、分類が知識を整理し、アクセスしやすくする上で重要な役割を果たしています。
5。分類哲学： このフィールドは、分類の性質を調査します 自体。次のような質問を探ります。
*優れた分類システムの基準は何ですか？
*私たちの分類は、私たち自身の偏見と視点をどのように反映していますか？
*分類を使用して私たちの周りの世界を理解するにはどうすればよいですか？
特定の例：
* 生物学的分類： 異なる種の動物間の進化的関係を研究します。
* ライブラリ分類： 主題に基づいて図書館で本を整理します。
* 画像分類： 車、木、顔などの画像内のさまざまなオブジェクトを識別するためにコンピューターをトレーニングします。
* テキスト分類： ニュース記事、電子メール、ソーシャルメディアの投稿など、コンテンツに基づいてドキュメントを分類します。
興味のある特定の科学は、勉強している分類の種類に依存します。各フィールドは、分類の複雑さを理解するための独自の視点と方法を提供します。
