画像分類は、コンピュータビジョンと人工知能の分野における基本的なタスクであり、その目的は、視覚的コンテンツに基づいて画像にラベルまたはカテゴリを割り当てることである。このプロセスでは、アルゴリズムを使用して画像内のピクセルデータを分析し、画像内に存在するオブジェクト、シーン、またはアクティビティを識別して分類します。
機械学習（ML）やディープラーニング（DL）技術の進歩により、画像分類は絶大な人気を博している。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）はこの分野で特に有効で、精度と効率を大幅に向上させている。CNNは画像のパターンや特徴を自動的に識別することで機能するため、分類タスクに非常に適している。
画像分類は、画像に単一のラベルを割り当てることだけに焦点を当てますが、画像認識や 物体検出のような関連する概念は、異なる目的を果たします。画像認識には、画像内の個人の確認（顔認識と同様）など、複数のタスクが含まれます。一方、物体検出は、画像内の個々の物体を識別および分類し、多くの場合、検出された物体の周囲にバウンディングボックスを作成します。
画像の分類は、様々な実世界のアプリケーションに不可欠である：
ヘルスケア：X線、MRI、CTスキャンで病気を分類し、診断や治療計画に役立てる。ヘルスケアにおけるAIについて、さらに詳しくご覧ください。
農業植物の種の分類、作物の病気の検出、農業の健康状態のモニタリングに役立ち、精密農業に貢献。農業におけるAIをさらに深く掘り下げる。
小売：商品を整理・分類し、高度なビジュアル検索機能を実現することで、顧客体験を向上。小売業におけるAIアプリケーションをご覧ください。
研究者は画像分類を使い、カメラトラップを通して自然の生息地で種を特定し、監視している。これにより、動物の個体数や動きに関する正確なデータが得られ、野生生物の保護活動が促進される。野生動物保護におけるAIとその影響についてもっと読む。
画像分類は、都市計画担当者が衛星画像を分析して土地利用を分類し、都市スプロールの変化を検出するのを支援し、インフラ開発や環境モニタリングを支援する。都市計画におけるAIについて、さらに理解を深めてください。
最新の画像分類システムのほとんどがCNNを活用しているのは、画像のような高次元データを階層的なレイヤーを通して扱うことができるからである。CNNの各層は、単純なエッジから複雑なテクスチャまで、さまざまな特徴を抽出し、最終的に正確な分類へと導く。
さらなる調査や開発に興味がある場合、Ultralytics HUBは、様々な分類タスクのようなモデルを簡単に訓練し、展開するためのツールを提供しています。 Ultralytics YOLOのようなモデルを様々な分類タスクのために簡単に訓練し、展開するためのツールを提供しています。
画像分類は、拡大し続けるコンピュータ・ビジョンの分野で重要な役割を担っており、その用途は様々な業界に及んでいる。洞察力を提供し、プロセスを自動化するその能力は、現代のテクノロジーランドスケープを変革しています。分類モデルを開発または改良しようとする人々にとって、プラットフォーム、データセット、および Ultralyticsで利用可能なプラットフォーム、データセット、ツールを探索することで、十分なリソースとサポートを得ることができます。
