以下は、機械学習のサブカテゴリとそのユースケースです。
センチメント分析とは、自然言語処理を用いてテキストデータを分析し、その全体的なセンチメントが肯定的、否定的、中立的のいずれであるかを判断するプロセスです。さまざまなデータソース（Twitterのツイート、Facebookのコメント、製品レビューなど）を分析し、顧客の意見や満足度を測ることができるため、顧客フィードバックを求めている企業にとって有用です。
異常検知とは、アルゴリズムを用いて、問題を示す可能性のあるデータの異常なパターンや異常値を特定するプロセスです。異常検知は、ITインフラストラクチャー、オンラインアプリケーション、ネットワークを監視し、潜在的なセキュリティ侵害のシグナルとなる活動や、後にネットワーク停止につながる可能性のある活動を特定するために使用されます。異常検知は不正な銀行取引を検出する目的でも使用されます。AIOpsの詳細をご覧ください。
画像認識は、画像を分析し、画像内の物体、顔、その他の特徴を識別します。Google画像検索のような一般的なツール以外にも、さまざまな用途があります。たとえば、農作物の健康状態を監視し、害虫や病気を特定するために農業で使用できます。自動運転車、医療用画像処理、監視システム、拡張現実ゲームなどはすべて画像認識を利用しています。
予測分析は、過去のデータを分析し、将来の事象や傾向を予測するために使用できるパターンを特定します。これは、企業が業務を最適化し、需要を予測し、潜在的なリスクや機会を特定するのに役立ちます。たとえば、製品の需要予測、交通渋滞の遅延、製造装置の安全な稼働時間などです。
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