Klasifikatorius mašininio mokymosi kontekste yra modelis, išmokytas numatyti tam tikro įvesties duomenų taško kategoriją arba klasę. Tai yra pagrindinė prižiūrimo mokymosi koncepcija, kai algoritmas mokosi iš pažymėtų mokymo duomenų, kad galėtų numatyti nematomus duomenis. Klasifikatoriai yra plačiai naudojami įvairiose programose, tokiose kaip šiukšlių aptikimas, nuotaikų analizė, vaizdų atpažinimas ir kt.
Yra keletas klasifikatorių tipų, kurių kiekvienas turi savo ypatybes ir tinkamumą įvairių tipų duomenims ir užduotims. Kai kurie įprasti klasifikatorių tipai apima logistinę regresiją, paramos vektorių mašinas, sprendimų medžius, atsitiktinius miškus ir neuroninius tinklus. Kiekvienas klasifikatorius turi savo stipriąsias ir silpnąsias puses, todėl yra tinkamas tam tikriems scenarijams.
Logistinė regresija yra tiesinis klasifikatorius, numatantis dvejetainio rezultato tikimybę. Jis plačiai naudojamas dvejetainio klasifikavimo užduotims, pvz., numatant, ar el. laiškas yra šlamštas, ar ne. Pagalbinės vektorinės mašinos (SVM) yra veiksmingos atliekant tiek tiesines, tiek netiesines klasifikavimo užduotis, nes suranda hiperplokštumą, kuri geriausiai atskiria klases funkcijų erdvėje.
Sprendimų medžiai yra į medį panašios struktūros, kuriose kiekvienas vidinis mazgas žymi tam tikrą ypatybę, kiekviena šaka – sprendimą, pagrįstą ta savybe, o kiekvienas lapo mazgas – klasės etiketę. Atsitiktiniai miškai yra sprendimų medžių ansambliai, kurie pagerina prognozavimo tikslumą, sujungdami kelių medžių rezultatus. Neuroniniai tinklai, ypač gilaus mokymosi modeliai, yra labai lankstūs klasifikatoriai, galintys iš duomenų išmokti sudėtingų modelių, todėl jie tinkami tokioms užduotims kaip vaizdo ir kalbos atpažinimas.
Klasifikatoriaus mokymo procesas apima pažymėtų duomenų įvedimą į modelį, leidžiantį išmokti modelius ir ryšius tarp įvesties funkcijų ir tikslinių klasių. Tada modelis įvertinamas pagal atskirą duomenų rinkinį, vadinamą bandymų rinkiniu, siekiant įvertinti jo efektyvumą atliekant tikslias prognozes. Klasifikatoriaus našumui įvertinti dažniausiai naudojamos tokios metrikos kaip tikslumas, preciziškumas, prisiminimas ir F1 balas.
„Google“ debesies mašininio mokymosi kontekste klasifikatoriai gali būti mokomi ir naudojami naudojant „Google Cloud“ AI platformą. Ši platforma suteikia įrankius ir infrastruktūrą, skirtą didelio masto mašininio mokymosi modeliams kurti, mokyti ir diegti. Naudodami prognozes be serverio, vartotojai gali lengvai prognozuoti naujus duomenis, nevalydami serverių ar infrastruktūros, todėl mašininio mokymosi modelius galima sklandžiai integruoti į gamybos sistemas.
Klasifikatoriai yra esminiai mašininio mokymosi sistemų komponentai, įgalinantys automatizuotas skirstymo į kategorijas ir numatymo užduotis. Norint sukurti efektyvius mašininio mokymosi sprendimus, labai svarbu suprasti skirtingus klasifikatorių tipus ir jų taikymą.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
- Kas yra TensorBoard?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning