Koneoppimisen yhteydessä luokitin on malli, joka on koulutettu ennustamaan tietyn syötetietopisteen luokkaa tai luokkaa. Se on ohjatun oppimisen peruskonsepti, jossa algoritmi oppii merkityistä harjoitustiedoista ennustaakseen näkymätöntä dataa. Luokittimia käytetään laajalti erilaisissa sovelluksissa, kuten roskapostin havaitsemisessa, tunteiden analysoinnissa, kuvantunnistuksessa ja muissa.
Luokittimia on useita tyyppejä, joista jokaisella on omat ominaisuutensa ja soveltuvuus erityyppisiin tietoihin ja tehtäviin. Joitakin yleisiä luokittelutyyppejä ovat logistinen regressio, tukivektorikoneet, päätöspuut, satunnaiset metsät ja neuroverkot. Jokaisella luokittimella on omat vahvuutensa ja heikkoutensa, joten ne sopivat tiettyihin skenaarioihin.
Logistinen regressio on lineaarinen luokitin, joka ennustaa binäärituloksen todennäköisyyden. Sitä käytetään laajalti binääriluokittelutehtäviin, kuten sen ennustamiseen, onko sähköposti roskapostia vai ei. Tukivektorikoneet (SVM) ovat tehokkaita sekä lineaarisissa että epälineaarisissa luokittelutehtävissä, koska ne löytävät hypertason, joka parhaiten erottaa ominaisuusavaruuden luokat.
Päätöspuut ovat puun kaltaisia rakenteita, joissa jokainen sisäinen solmu edustaa ominaisuutta, jokainen haara edustaa tähän ominaisuuteen perustuvaa päätöstä ja jokainen lehtisolmu edustaa luokkatunnistetta. Satunnaiset metsät ovat päätöspuiden ryhmiä, jotka parantavat ennusteen tarkkuutta yhdistämällä useiden puiden tulokset. Hermoverkot, erityisesti syväoppimismallit, ovat erittäin joustavia luokittajia, jotka voivat oppia datasta monimutkaisia malleja, mikä tekee niistä sopivia tehtäviin, kuten kuvan ja puheentunnistukseen.
Luokittelijan koulutusprosessiin kuuluu merkittyjen tietojen syöttäminen malliin, jolloin se voi oppia syöttöominaisuuksien ja kohdeluokkien väliset kuviot ja suhteet. Malli arvioidaan sitten erillisellä datajoukolla, jota kutsutaan testijoukoksi, jotta voidaan arvioida sen suorituskykyä tarkkojen ennusteiden tekemisessä. Luokittimen suorituskyvyn arvioinnissa käytetään yleisesti mittareita, kuten tarkkuus, tarkkuus, muistaminen ja F1-pisteet.
Google Cloud Machine Learningin yhteydessä luokittelijat voidaan kouluttaa ja ottaa käyttöön Google Cloudin AI-alustan avulla. Tämä alusta tarjoaa työkaluja ja infrastruktuuria koneoppimismallien rakentamiseen, koulutukseen ja käyttöönottoon mittakaavassa. Palvelimettomien ennusteiden avulla käyttäjät voivat tehdä ennusteita uusista tiedoista helposti ilman, että heidän tarvitsee hallita palvelimia tai infrastruktuuria, mikä mahdollistaa koneoppimismallien saumattoman integroinnin tuotantojärjestelmiin.
Luokittelut ovat koneoppimisjärjestelmien olennaisia osia, jotka mahdollistavat automaattisen luokittelun ja ennustamisen. Erityyppisten luokittimien ja niiden sovellusten ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää tehokkaiden koneoppimisratkaisujen rakentamisessa.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Mitä suurempi tietojoukko oikeastaan tarkoittaa?
- Mitkä ovat esimerkkejä algoritmin hyperparametreistä?
- Mitä on ansamble-oppiminen?
- Entä jos valittu koneoppimisalgoritmi ei sovi ja miten voidaan varmistaa, että valitaan oikea?
- Tarvitseeko koneoppimismalli valvontaa koulutuksensa aikana?
- Mitä avainparametreja käytetään neuroverkkopohjaisissa algoritmeissa?
- Mikä on TensorBoard?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningissä