طبقه بندی کننده در زمینه یادگیری ماشین مدلی است که برای پیش بینی دسته یا کلاس یک نقطه داده ورودی داده شده آموزش داده شده است. این یک مفهوم اساسی در یادگیری نظارت شده است، که در آن الگوریتم از داده های آموزشی برچسب گذاری شده یاد می گیرد تا روی داده های دیده نشده پیش بینی کند. طبقهبندیکنندهها بهطور گستردهای در برنامههای مختلف مانند تشخیص هرزنامه، تجزیه و تحلیل احساسات، تشخیص تصویر و غیره استفاده میشوند.
انواع مختلفی از طبقه بندی کننده ها وجود دارد که هر کدام ویژگی ها و مناسب بودن خود را برای انواع مختلف داده ها و وظایف دارند. برخی از انواع رایج طبقهبندیکنندهها شامل رگرسیون لجستیک، ماشینهای بردار پشتیبان، درختهای تصمیمگیری، جنگلهای تصادفی و شبکههای عصبی هستند. هر طبقه بندی کننده نقاط قوت و ضعف خود را دارد که آنها را برای سناریوهای خاص مناسب می کند.
رگرسیون لجستیک یک طبقهبندی خطی است که احتمال یک نتیجه باینری را پیشبینی میکند. این به طور گسترده ای برای کارهای طبقه بندی باینری مانند پیش بینی اینکه آیا ایمیل هرزنامه است یا نه استفاده می شود. ماشینهای بردار پشتیبان (SVM) برای کارهای طبقهبندی خطی و غیرخطی با یافتن ابر صفحهای که بهترین کلاسها را در فضای ویژگیها جدا میکند، موثر هستند.
درخت های تصمیم سازه های درخت مانندی هستند که هر گره داخلی نشان دهنده یک ویژگی، هر شاخه یک تصمیم بر اساس آن ویژگی و هر گره برگ نشان دهنده یک برچسب کلاس است. جنگلهای تصادفی مجموعهای از درختهای تصمیمگیری هستند که دقت پیشبینی را با تجمیع نتایج چندین درخت بهبود میبخشند. شبکههای عصبی، بهویژه مدلهای یادگیری عمیق، طبقهبندیکنندههای بسیار انعطافپذیری هستند که میتوانند الگوهای پیچیده را از دادهها یاد بگیرند و آنها را برای کارهایی مانند تشخیص تصویر و گفتار مناسب میسازند.
فرآیند آموزش یک طبقهبندی شامل تغذیه دادههای برچسبگذاریشده به مدل است که به آن امکان میدهد الگوها و روابط بین ویژگیهای ورودی و کلاسهای هدف را بیاموزد. سپس مدل بر روی مجموعه ای جداگانه از داده ها به نام مجموعه آزمون ارزیابی می شود تا عملکرد آن در پیش بینی های دقیق ارزیابی شود. معیارهایی مانند دقت، دقت، یادآوری و امتیاز F1 معمولاً برای ارزیابی عملکرد طبقهبندی کننده استفاده میشوند.
در زمینه Google Cloud Machine Learning، طبقهبندیکنندهها را میتوان با استفاده از پلتفرم هوش مصنوعی Google Cloud آموزش داد و مستقر کرد. این پلتفرم ابزارها و زیرساخت هایی را برای ساخت، آموزش و استقرار مدل های یادگیری ماشین در مقیاس فراهم می کند. با پیشبینیهای بدون سرور، کاربران میتوانند به راحتی روی دادههای جدید بدون نیاز به مدیریت سرورها یا زیرساختها پیشبینی کنند، که امکان ادغام یکپارچه مدلهای یادگیری ماشین را در سیستمهای تولید فراهم میکند.
طبقهبندیکنندهها اجزای ضروری سیستمهای یادگیری ماشین هستند که دستهبندی خودکار و وظایف پیشبینی را امکانپذیر میکنند. درک انواع مختلف طبقهبندیکنندهها و کاربردهای آنها برای ساخت راهحلهای موثر یادگیری ماشین بسیار مهم است.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
- TensorBoard چیست؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید