Klasigilo en la kunteksto de maŝinlernado estas modelo kiu estas trejnita por antaŭdiri la kategorion aŭ klason de antaŭfiksita eniga datenpunkto. Ĝi estas fundamenta koncepto en kontrolita lernado, kie la algoritmo lernas de etikeditaj trejnaj datumoj por fari prognozojn pri neviditaj datumoj. Klasifikiloj estas vaste uzataj en diversaj aplikoj kiel spamdetekto, sentanalizo, bildrekono kaj pli.
Estas pluraj specoj de klasigiloj, ĉiu havas siajn proprajn karakterizaĵojn kaj taŭgecon por malsamaj specoj de datumoj kaj taskoj. Kelkaj oftaj specoj de klasigiloj inkludas loĝistikan regreson, subtenajn vektorajn maŝinojn, decidarbojn, hazardajn arbarojn kaj neŭralajn retojn. Ĉiu klasigilo havas siajn proprajn fortojn kaj malfortojn, igante ilin taŭgaj por specifaj scenaroj.
Loĝistika regreso estas linia klasigilo kiu antaŭdiras la probablecon de binara rezulto. Ĝi estas vaste uzata por binaraj klasifiktaskoj kiel antaŭdiri ĉu retpoŝto estas spamo aŭ ne. Subtenaj vektormaŝinoj (SVM) estas efikaj por kaj liniaj kaj neliniaj klasifiktaskoj trovante la hiperebenon kiu plej bone apartigas la klasojn en la trajtospaco.
Decidarboj estas arb-similaj strukturoj kie ĉiu interna nodo reprezentas trajton, ĉiu branĉo reprezentas decidon bazitan sur tiu trajto, kaj ĉiu folionodo reprezentas klasetikedon. Hazardaj arbaroj estas ensembloj de decidarboj kiuj plibonigas prognozoprecizecon agregante la rezultojn de multoblaj arboj. Neŭralaj retoj, precipe profundaj lernaj modeloj, estas tre flekseblaj klasigiloj, kiuj povas lerni kompleksajn ŝablonojn de datumoj, igante ilin taŭgaj por taskoj kiel bildo kaj parolrekono.
La procezo de trejnado de klasigilo implikas manĝigi etikeditajn datenojn en la modelon, permesante al ĝi lerni la padronojn kaj rilatojn inter la enirtrajtoj kaj la celklasoj. La modelo tiam estas taksita sur aparta aro de datenoj nomitaj la testaro por taksi sian efikecon en farado de precizaj prognozoj. Metrikoj kiel precizeco, precizeco, revoko kaj F1-poentaro estas ofte uzataj por taksi klasigilon.
En la kunteksto de Google Cloud Machine Learning, klasigiloj povas esti trejnitaj kaj deplojitaj uzante la AI-Platformon de Google Cloud. Ĉi tiu platformo provizas ilojn kaj infrastrukturon por konstrui, trejni kaj deploji maŝinlernajn modelojn je skalo. Kun senservilaj antaŭdiroj, uzantoj povas facile fari antaŭdirojn pri novaj datumoj sen la bezono administri servilojn aŭ infrastrukturon, ebligante senjuntan integriĝon de maŝinlernantaj modeloj en produktadsistemojn.
Klasifikiloj estas esencaj komponentoj de maŝinlernado-sistemoj kiuj ebligas aŭtomatigitajn kategoriigon kaj prognozajn taskojn. Kompreni la malsamajn specojn de klasigiloj kaj iliaj aplikoj estas kerna por konstrui efikajn maŝinlernajn solvojn.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- Kio estas ensamble-lernado?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
- Kio estas TensorBoard?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning