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機械学習モデルは、動物および植物の名前を認識するように訓練されています。自動車の名前が与えられたとすると、与えられた名前は動物や植物のカテゴリに属していないと言えるでしょうか。可能であれば、このシナリオを達成するための方法論やアルゴリズムについてご説明ください。機械学習における訓練されていないアイテムの識別の可能性
など。 'Lion'または 'Coconut Tree'が指定されている場合、モデルは 'Animals'または 'Trees'カテゴリのいずれかを予測します。 'Audi'が与えられたとすると、与えられたアイテムが 'Animals'または 'Plants'に属していないと言うことは可能ですか？ （注：私は、機械学習モデルがいずれかのカテゴリに適合しようとしていると聞いています）。
木ではなく動物ではない第3のオプション（データ列内）を追加することができます – malioboro
ありがとうございます。しかし、訓練データを追加することなく言うことが可能ですか？つまり、動物や樹木で訓練されており、「アウディ」が与えられたときにはそれに対応する多くの特徴が見つからない可能性があります。植物や動物ではありません。 –
トレーニングデータを追加できない場合はAnomali Detectionを試してみてください – malioboro