Klasifikators mašīnmācības kontekstā ir modelis, kas ir apmācīts paredzēt noteiktā ievades datu punkta kategoriju vai klasi. Tas ir uzraudzītas mācīšanās pamatjēdziens, kurā algoritms mācās no marķētiem apmācības datiem, lai prognozētu neredzētus datus. Klasifikatori tiek plaši izmantoti dažādās lietojumprogrammās, piemēram, surogātpasta atklāšanā, noskaņojuma analīzē, attēlu atpazīšanā u.c.
Ir vairāki klasifikatoru veidi, un katram no tiem ir savas īpašības un piemērotība dažāda veida datiem un uzdevumiem. Daži izplatīti klasifikatoru veidi ietver loģistikas regresiju, atbalsta vektoru mašīnas, lēmumu kokus, nejaušus mežus un neironu tīklus. Katram klasifikatoram ir savas stiprās un vājās puses, tādēļ tās ir piemērotas konkrētiem scenārijiem.
Loģistiskā regresija ir lineārs klasifikators, kas prognozē bināra rezultāta varbūtību. To plaši izmanto binārās klasifikācijas uzdevumiem, piemēram, prognozēšanai, vai e-pasts ir surogātpasts vai nē. Atbalsta vektora mašīnas (SVM) ir efektīvas gan lineārai, gan nelineārai klasifikācijas uzdevumiem, atrodot hiperplakni, kas vislabāk atdala klases iezīmju telpā.
Lēmumu koki ir kokam līdzīgas struktūras, kur katrs iekšējais mezgls apzīmē pazīmi, katrs zars apzīmē lēmumu, kas balstīts uz šo pazīmi, un katrs lapas mezgls apzīmē klases etiķeti. Nejaušie meži ir lēmumu koku ansambļi, kas uzlabo prognozēšanas precizitāti, apkopojot vairāku koku rezultātus. Neironu tīkli, jo īpaši dziļās mācīšanās modeļi, ir ļoti elastīgi klasifikatori, kas var apgūt sarežģītus modeļus no datiem, padarot tos piemērotus tādiem uzdevumiem kā attēla un runas atpazīšana.
Klasifikatora apmācības process ietver marķētu datu ievadīšanu modelī, ļaujot tam apgūt modeļus un attiecības starp ievades līdzekļiem un mērķa klasēm. Pēc tam modelis tiek novērtēts, izmantojot atsevišķu datu kopu, ko sauc par testa kopu, lai novērtētu tā veiktspēju, veicot precīzas prognozes. Klasifikatora veiktspējas novērtēšanai parasti izmanto tādus rādītājus kā precizitāte, precizitāte, atsaukšana un F1 rezultāts.
Google Cloud Machine Learning kontekstā klasifikatorus var apmācīt un izvietot, izmantojot Google Cloud AI platformu. Šī platforma nodrošina rīkus un infrastruktūru mašīnmācīšanās modeļu izveidei, apmācībai un izvietošanai plašā mērogā. Izmantojot bezserveru prognozes, lietotāji var viegli prognozēt jaunus datus, nepārvaldot serverus vai infrastruktūru, ļaujot nemanāmi integrēt mašīnmācīšanās modeļus ražošanas sistēmās.
Klasifikatori ir būtiskas mašīnmācīšanās sistēmu sastāvdaļas, kas nodrošina automatizētus kategorizēšanas un prognozēšanas uzdevumus. Lai izveidotu efektīvus mašīnmācības risinājumus, ir ļoti svarīgi izprast dažādu veidu klasifikatorus un to lietojumus.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Ko patiesībā nozīmē lielāka datu kopa?
- Kādi ir daži algoritma hiperparametru piemēri?
- Kas ir ansambļa mācīšanās?
- Ko darīt, ja izvēlētais mašīnmācīšanās algoritms nav piemērots un kā pārliecināties, ka ir izvēlēts pareizais?
- Vai mašīnmācīšanās modelim tā apmācības laikā ir nepieciešama uzraudzība?
- Kādi ir galvenie parametri, ko izmanto neironu tīklu algoritmos?
- Kas ir TensorBoard?
Skatiet citus jautājumus un atbildes pakalpojumā EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning