時系列-さらなる範囲

機械学習はさまざまな問題を扱います。実際、ほとんどすべての分野には、機械学習の助けを借りて自動化または改善する余地があります。多くの作業が行われているそのような問題のいくつかを以下に示します。

時系列データ

これは時間とともに変化するデータであるため、このチュートリアルで主に説明したように、時間はその中で重要な役割を果たします。

これは時間に依存しないデータであり、ML問題の大部分は非時系列データにあります。簡単にするために、さらに次のように分類します。

Numerical Data −コンピュータは人間とは異なり、数字しか理解できないため、最終的にはあらゆる種類のデータが機械学習用の数値データに変換されます。たとえば、画像データは（r、b、g）値に変換され、文字はASCIIコードまたは単語に変換されます。数字にインデックスが付けられ、音声データは数値データを含むmfccファイルに変換されます。
Image Data −コンピュータビジョンはコンピュータの世界に革命をもたらし、医療、衛星画像などの分野でさまざまな用途があります。
Text Data−自然言語処理（NLP）は、テキストの分類、言い換えの検出、および言語の要約に使用されます。これがGoogleとFacebookを賢くする理由です。
Speech Data−音声処理には、音声認識と感情の理解が含まれます。これは、コンピューターに人間のような性質を与える上で重要な役割を果たします。