ニューラルネットワークのタスクに固有のモデルがあるとは？
混乱を招いたかもしれません。正確に言えば、特定のタスクに適したモデルがあります。たとえば、以下のような例があります：
- 画像分類タスクには、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が一般的に適しています。
- テキスト分類タスクには、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）やトランスフォーマーが一般的に適しています。
- 時系列データの予測には、再帰型ニューラルネットワークやロングショートタームメモリ（LSTM）が適しています。
つまり、特定のタスクにおいて、データの特性や問題の性質に基づいて選択されるモデルがあります。一般的な回帰タスクでは、線形回帰やランダムフォレストなどが一般的に使用されますが、データの特性に応じて他のモデルも適用されることがあります。