画像分類に使用できる分類子はたくさんありますが、特定の方法の選択は、特定のニーズとデータの特性に依存します。画像分類で最も人気のある分類器には、畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）、サポートベクターマシン（SVM）、およびランダムフォレストが含まれます。CNNは画像分類タスクに特に強力であり、多くの最先端のシステムで使用されていますが、計算上高価であり、トレーニングには大量のデータが必要です。SVMとランダムフォレストは、特に小さいデータセットの場合、CNNの代替品としてよく使用されます。最終的に、使用するのに最適な方法は、特定の問題、データセットのサイズと品質、および利用可能なコンピューティングリソースに依存します。
There are many classifiers you can use for image classification, but the choice of a particular method will depend on your specific needs and the characteristics of your data. Some of the most popular classifiers for image classification include Convolutional Neural Networks (CNNs), Support Vector Machines (SVMs), and Random Forests. CNNs are particularly powerful for image classification tasks and have been used in many state-of-the-art systems, but they can be computationally expensive and require a large amount of data for training. SVMs and Random Forests are often used as alternatives to CNNs, especially for smaller datasets. Ultimately, the best method to use will depend on your specific problem, the size and quality of your dataset, and your available computing resources.