Класіфікатар у кантэксце машыннага навучання - гэта мадэль, якая навучана прадказваць катэгорыю або клас дадзенай кропкі ўваходных даных. Гэта фундаментальная канцэпцыя ў кантраляваным навучанні, калі алгарытм вучыцца на пазначаных вучэбных дадзеных, каб рабіць прагнозы на непраглядных дадзеных. Класіфікатары шырока выкарыстоўваюцца ў розных праграмах, такіх як выяўленне спаму, аналіз пачуццяў, распазнаванне малюнкаў і інш.
Існуе некалькі тыпаў класіфікатараў, кожны з якіх мае свае характарыстыкі і прыдатнасць для розных тыпаў даных і задач. Некаторыя распаўсюджаныя тыпы класіфікатараў ўключаюць лагістычную рэгрэсію, апорныя вектарныя машыны, дрэвы рашэнняў, выпадковыя лясы і нейронавыя сеткі. Кожны класіфікатар мае свае моцныя і слабыя бакі, што робіць іх прыдатнымі для канкрэтных сцэнарыяў.
Лагістычная рэгрэсія - гэта лінейны класіфікатар, які прадказвае верагоднасць бінарнага выніку. Ён шырока выкарыстоўваецца для задач бінарнай класіфікацыі, такіх як прагназаванне таго, ці з'яўляецца ліст спамам ці не. Машыны апорных вектараў (SVM) эфектыўныя як для лінейных, так і для нелінейных задач класіфікацыі, знаходзячы гіперплоскасць, якая найлепшым чынам падзяляе класы ў прасторы прыкмет.
Дрэвы рашэнняў - гэта дрэвападобныя структуры, у якіх кожны ўнутраны вузел прадстаўляе функцыю, кожная галіна - рашэнне, заснаванае на гэтай асаблівасці, а кожны ліставы вузел - метку класа. Выпадковыя лясы - гэта ансамблі дрэў рашэнняў, якія павышаюць дакладнасць прагназавання шляхам аб'яднання вынікаў некалькіх дрэў. Нейронныя сеткі, асабліва мадэлі глыбокага навучання, з'яўляюцца вельмі гнуткімі класіфікатарамі, якія могуць вывучаць складаныя шаблоны з даных, што робіць іх прыдатнымі для такіх задач, як распазнаванне малюнкаў і гаворкі.
Працэс навучання класіфікатара ўключае падачу пазначаных даных у мадэль, што дазваляе яму вывучаць заканамернасці і адносіны паміж уваходнымі прыкметамі і мэтавымі класамі. Затым мадэль ацэньваецца на асобным наборы даных, званым тэставым наборам, каб ацаніць яе эфектыўнасць у стварэнні дакладных прагнозаў. Для ацэнкі прадукцыйнасці класіфікатара звычайна выкарыстоўваюцца такія паказчыкі, як дакладнасць, дакладнасць, запамінанне і адзнака F1.
У кантэксце Google Cloud Machine Learning класіфікатараў можна навучыць і разгарнуць з дапамогай платформы AI Google Cloud. Гэтая платформа забяспечвае інструменты і інфраструктуру для стварэння, навучання і разгортвання мадэляў машыннага навучання ў маштабе. З дапамогай бессерверных прагнозаў карыстальнікі могуць лёгка рабіць прагнозы на новых дадзеных без неабходнасці кіраваць серверамі або інфраструктурай, што дазваляе бесперашкодна інтэграваць мадэлі машыннага навучання ў вытворчыя сістэмы.
Класіфікатары з'яўляюцца важнымі кампанентамі сістэм машыннага навучання, якія дазваляюць аўтаматызаваць задачы па катэгарызацыі і прагназаванні. Разуменне розных тыпаў класіфікатараў і іх прымянення мае вырашальнае значэнне для стварэння эфектыўных рашэнняў машыннага навучання.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Што насамрэч азначае большы набор даных?
- Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
- Што такое ансамблевае навучанне?
- Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
- Ці патрэбна мадэль машыннага навучання пад наглядам падчас навучання?
- Якія ключавыя параметры выкарыстоўваюцца ў алгарытмах нейронных сетак?
- Што такое TensorBoard?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning