是的，图像分类是数据科学的一部分。 核心在于，数据科学涉及从结构化或非结构化数据中提取见解或构建预测模型。 图像分类符合这个定义，因为它使用数据（图像）来训练可以自动对视觉内容进行分类的模型。 虽然它与计算机视觉（人工智能 (AI) 的一个子领域）重叠，但它依赖于数据科学原理，例如预处理、特征工程和模型评估。 例如，将医学图像分类为“健康”或“异常”需要数据清理、统计分析和迭代测试，这些都是基础的数据科学任务。
图像分类是数据科学的一部分的一个关键原因是它依赖于数据管道。 从事图像分类项目的开发人员通常从收集和清理图像数据集开始，例如删除损坏的文件或调整图像大小以保持一致性。 然后，他们应用诸如标准化（缩放像素值）或增强（旋转/翻转图像以提高模型鲁棒性）之类的技术。 这些步骤反映了传统表格数据项目中的数据预处理阶段。 例如，训练模型以识别手写数字（如 MNIST 数据集）涉及将原始像素数据转换为模型可以从中学习的特征，这是数据科学家处理数值或分类数据时熟悉的过程。
但是，图像分类也引入了需要专门工具的独特挑战。 卷积神经网络 (CNN) 通常在此处使用，而 TensorFlow 或 PyTorch 等框架简化了它们的实现。 数据科学家可能会使用迁移学习（重用 ResNet 等预训练模型）来减少训练时间，类似于他们在其他领域利用现有算法的方式。 评估阶段也与数据科学实践相符：准确率、精确率和召回率等指标用于评估性能，而混淆矩阵有助于诊断模型的弱点。 总之，虽然图像分类具有特定于领域的技术，但其工作流程（数据准备、建模和验证）从根本上来说是数据科学。