本記事では分類タスクの一種であるExtreme Classificationの代表的な手法と特徴を紹介します。機械学習においてアヤメの分類など10数個までのラベルやクラスへの分類タスクはチュートリアルなどで多く取り上げられています。 一方で商品をカテゴリに分類したい場合など大量のラベルやクラスで分類したい場合、既存手法では計算量が膨大になるなど様々な問題に直面します。そこで大量のラベルやクラスを用いて分類を行うタスクをExtreme Classificationと呼び研究が進められています。 Extreme Classificationとは? Extreme Classificationは10万〜100万にも及ぶ膨大なラベルやクラスを用いて対象を分類するタスクです。このタスクは少なくとも10年以上前から研究が行われており、学会のワークショップなどでも取り組まれています。直近ではNIPS E
![数えきれないほどの分類を行うExtreme Classification - Technical Hedgehog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/41cd7254d23fd1aed4ab5fc9b2ffd4e2fca6ac48/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkamujun%2F20180622%2F20180622152814.png)