分類とは？

分類モデルを業務に適用する場面として、最も適切なものはどれか。

Aは住宅価格を一つの実数として予測する回帰、Bは画像が三つのクラスに属する確率を出力する分類である。Aでは数値誤差の二乗を、Bでは正解クラスに高い確率を割り当てることを重視して学習したい。損失関数の組合せとして最も適切なものはどれか。

あるデータ分析チームが、予測したい対象に応じて分類と回帰を使い分けようとしています。両者の違いの説明として最も適切なものはどれですか。

AIによる受付分類を導入した窓口で、業務負担の軽減を検証します。問い合わせ量と内容の難しさを導入前後で揃えて比較するとき、業務成果を最も直接示す指標はどれですか。

データの収集元や提供元と自社の関係に基づき、first-party、second-party、third-partyへ分類します。分類が正しいものを二つ選んでください。

教師あり学習における回帰と分類の違いを説明したものとして、最も適切なものはどれか。

問い合わせ分類モデルで、全体正解率はほぼ横ばいだが、新商品に関する誤分類が増え、手作業の差戻し時間も上昇した。継続的改善として最も適切な対応はどれか。

問い合わせを『1件につき主原因を1つ』に分類し、区分別件数の合計を問い合わせ総数と一致させたい。現案は『配送遅延』『梱包破損』『配送遅延かつ梱包破損』である。MECEに近づける修正として最も適切なものはどれか。