分類をするのに、分類済みの教師データを用意する必要があるよね。
はい、その通りです。分類モデルをトレーニングするには、分類済みの教師データが必要です。教師データは、各サンプルが正しいカテゴリーに分類されていることを示しています。モデルは、この教師データを使用してパターンを学習し、未知のデータに対する適切な分類を行うことができます。
教師データを収集する際には、それぞれのサンプルが正しいカテゴリーに属していることが確認されている必要があります。このためには、手作業でラベリングするか、既存のデータセットを使用することが一般的です。ラベリングされたデータは、モデルのトレーニングに使用され、モデルのパフォーマンスを評価するためにテストされます。