| 日本語 | 分類 |
|---|---|
| English | Classification |
| 中文 | 分类 |
分類とは
分類は、入力データを「良品／不良品」「傷／打痕／汚れ」のように、あらかじめ決めたクラスのどれかに振り分ける機械学習の課題です。外観検査や不良モードの判定など、製造業のAI活用で最も多い形の一つです。不良の見逃しと過検出のどちらを重く見るかで、評価指標や閾値の決め方が変わります。
Definition (English)
A machine learning task that assigns inputs to predefined classes, such as good versus defective or scratch versus dent. It is one of the most common AI tasks in manufacturing inspection.
释义（中文）
将输入数据划分到预先定义类别（如良品/不良、划伤/压痕）的机器学习任务，是制造业检测中最常见的AI任务之一。
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出典表記の例
株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：分類」https://mfg-ai.com/terms/classification（CC BY 4.0）
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<blockquote cite="https://mfg-ai.com/terms/classification"> <p>分類は、入力データを「良品／不良品」「傷／打痕／汚れ」のように、あらかじめ決めたクラスのどれかに振り分ける機械学習の課題です。</p> <footer>出典：<a href="https://mfg-ai.com/terms/classification">株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：分類」</a>（<a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja">CC BY 4.0</a>）</footer> </blockquote>
この記事を書いた人
DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業向けAIの調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・データ基盤・AI導入を手がけた実務者が、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。