1. Catégorisation et prédiction:
* Reconnaissance d'image: Classifier des images en différentes catégories comme les animaux, les objets et les scènes.
* Détection du spam: Identifier les e-mails comme un spam ou un légitime.
* Détection de fraude: Identification des transactions frauduleuses dans les données financières.
* Analyse des sentiments: Classifier le texte comme positif, négatif ou neutre.
* Diagnostic médical: Prédire la probabilité d'une maladie basée sur les symptômes des patients et les antécédents médicaux.
2. Groupement et organisation:
* Segmentation du client: Regrouper les clients en fonction de leurs données démographiques, de leurs comportements et de leurs préférences.
* Clustering de documents: Organiser des documents en groupes en fonction de leur contenu.
* Taxonomie biologique: Classifier les espèces en catégories hiérarchiques.
3. Reconnaissance du modèle:
* Reconnaissance de la parole: Convertir les mots prononcés en texte.
* Reconnaissance de l'écriture manuscrite: Reconnaître les personnages manuscrits.
* Suivi des objets: Identification et suivi des objets dans des séquences vidéo.
4. Prise de décision:
* Notation du crédit: Évaluation de la solvabilité des individus.
* Approbation du prêt: Décider s'il faut approuver une demande de prêt.
* Évaluation des risques: Prédire la probabilité d'un certain événement, comme une catastrophe naturelle ou une crise financière.
5. Personnalisation et recommandation:
* Recommandations personnalisées: Suggérant des produits ou des services basés sur les préférences des utilisateurs.
* Publicité ciblée: Affichage des annonces pertinentes pour les intérêts des utilisateurs.
6. Détection d'anomalie:
* Sécurité du réseau: Détection d'activité malveillante dans le trafic réseau.
* Contrôle de la qualité de fabrication: Identifier les produits défectueux.
7. Visualisation et exploration des données:
* Visualisation des données: Création de graphiques et de graphiques pour comprendre les modèles de données.
* Analyse des données exploratoires: Découvrir les relations et les tendances cachées des données.
En bref, la classification est un outil puissant pour donner un sens aux données, comprendre les modèles et prendre des décisions éclairées dans divers domaines.
