１．クラスタリング（clustering）
データ間の類似度にもとづいて、データをグループ分けする
教師なしの学習で行う、データの特徴を学習した上でグループ分けをする
ユーザの嗜好をグループ化する場合に使用する
２．クラス分類（classification）
事前にクラスが割り当てられたサンプルをクラスごとに分類する
教師あり学習で行う、先にクラスに関する情報が必要となる
迷惑メールの分類や画像の識別に使用する
３．レコメンデーション（recommendation）
ユーザの過去の購入履歴や閲覧履歴からおすすめの商品やコンテンツを表示する
ECサイトの「おすすめ」に使用されている
情報サイトや動画配信サービスなどで活用されている
４．回帰（regression）
過去の連続する値から次の値を予測する
宣伝広告費と来店者数の関係を分析する際に使用する
売上高や株価、機器の需要予測に使用する
５．情報圧縮（information compression）
データの特徴を維持しながらデータ量を減らす
データをぎゅっと小さくする
相関関係がある場合に片方のデータだけ残す際に使用する
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