機械学習では、過去のデータを使用して将来の結果を予測できます。AutoML Tables を使用すると、回帰問題または分類問題に対して予測を実施できます。どのような問題を解決しようとしているか（何を予測しようとしているか）を理解できていれば、的確なデータセットを作成できます。
回帰問題
回帰モデルでは数値を予測します。回帰問題の例としては、家がいくらで売れるか、特定の消費者が来月ウェブサイトでいくら使うか、といったことが挙げられます。
回帰モデルのターゲット列は数値型です。
分類問題
分類モデルでは、一定の数の個別の候補カテゴリから 1 つのカテゴリを予測します。分類問題の例としては、メールが迷惑メールかどうか、学生がどのような講義に興味を抱くか、といったことが挙げられます。ターゲット列の値が 3 つ以上の選択肢の 1 つである場合、マルチクラスの分類の問題が存在します。
分類モデルのターゲット列はカテゴリ型です。