One-vs-One

多くの種類に分ける方法、それが多クラス分類です。これは、機械学習という分野の中でも、教師あり学習と呼ばれる種類のひとつです。教師あり学習とは、まるで先生と生徒のように、正解のついた例題を機械に学習させる方法です。多クラス分類では、この学習を通じて、様々なデータを三種類以上に分類できるようになります。 例えば、目の前に色々な果物が並んでいるとしましょう。りんご、バナナ、みかん、ぶどう…などです。これらを「りんごのグループ」「バナナのグループ」「みかんのグループ」…といった具合に、種類ごとに分けていく作業を想像してみてください。まさにこれが多クラス分類が行っていることです。果物の写真を見せて、「これはりんご」「これはバナナ」「これはみかん」と機械に教えることで、機械は果物の特徴を学習し、新しい果物を見せても正しく分類できるようになるのです。 手書きの数字を認識するのも、多クラス分類の得意とするところです。「０」から「９」までの数字が書かれた画像を機械に学習させれば、新しい手書き数字を見せても、どの数字なのかを判別できます。これは、二つの種類に分けるだけの二値分類よりも複雑な作業です。二値分類は、例えば「これは猫か、そうでないか」のように、二択で判断するものです。多クラス分類は、このような単純な二択ではなく、もっと多くの選択肢の中から正しい答えを見つけ出す必要があるため、より高度な技術と言えるでしょう。 そして、この多クラス分類は、私たちの生活の様々な場面で活躍しています。写真の整理、言葉の意味理解、音声の聞き分けなど、多くの応用が考えられます。多クラス分類は、私たちの生活をより便利で豊かにするために、なくてはならない技術なのです。

たくさんの種類に分類することを多クラス分類といいます。これは、機械学習という、コンピュータにたくさんのデータを見せて、まるで人間のように考えさせる技術の一つです。データの種類が三種類以上の場合に、この多クラス分類が使われます。二種類に分類する場合は、二値分類と呼ばれ、これとは区別されます。 身近な例では、果物を分類する場合を考えてみましょう。リンゴ、バナナ、オレンジ、ブドウなど、色々な果物があります。これらの果物を種類ごとに分ける作業は、まさに多クラス分類です。もし、リンゴとそれ以外の果物に分けるだけなら二値分類ですが、三種類以上の果物に分類するなら多クラス分類です。 この技術は、私たちの生活の様々な場面で役立っています。例えば、写真に何が写っているかをコンピュータに判断させたいとき、この技術が使われます。犬、猫、鳥など、たくさんの種類の動物を写真から見分けることができます。また、文章から人の気持ちを理解するためにも使われています。喜び、悲しみ、怒りなど、複雑な気持ちを文章から読み取ることができます。さらに、病院では、患者の症状から病気を診断する際にも役立っています。多クラス分類は、画像認識、自然言語処理、医療診断など、幅広い分野で応用されている、大変便利な技術です。このように、コンピュータがたくさんの種類を見分けることができるおかげで、私たちの生活はより便利で豊かになっていると言えるでしょう。