အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း အယ်လဂိုရီသမ်များ- အသုံးပြုမှု၊ အမျိုးအစားများနှင့် လက်တွေ့နမူနာများ

အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ နည်းစနစ်တစ်ခု ၎င်းသည် စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အခြေခံကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏အဓိကလုပ်ဆောင်ချက်မှာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်ဖြစ်သည်။ ဒေတာ, ဖော်ထုတ်ပါ ပုံစံများ နှင့် တစ်ဦးချင်း အစိတ်အပိုင်းများကို သတ်မှတ်ပေးပါ။ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများ. ဤအယ်လဂိုရီသမ်များကို ထောက်လှမ်းခြင်းကဲ့သို့သော နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုကြသည်။ မလိုလားအပ်သောအီးမေးလ်များ, segmentation ဖောက်သည်များ, ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့်အသိအမှတ်ပြု ရုပ်ပုံများ.

အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

Classification algorithms သည် အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကြီးကြပ်မှုပုံစံ machine learning အတွင်း။ ဆိုလိုသည်မှာ လေ့လာရန်နှင့် လုပ်ဆောင်ရန် ၎င်းတို့သည် ယခင်က အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာအစုတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။ ခန့်မှန်းချက်များ. ၎င်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အချက်အလက်များကို ခွဲခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် မတူညီသော အတန်းများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများ ခွဲခြားရန်ဖြစ်သည်။ ပုံစံများ သင်တန်းဒေတာနှင့် ဆက်ဆံရေး။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုသည် အီးမေးလ်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး အချို့ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။ သော့ချက်စာလုံးများ o စာသားပုံစံများသူတို့ကို "စပမ်း" သို့မဟုတ် "စပမ်းမဟုတ်" အဖြစ် ခွဲခြားသတ်မှတ်ပါ။ အခြားဖြစ်ရိုးဖြစ်စဉ်တစ်ခုမှာ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရောဂါရှာဖွေခြင်းတွင်ဖြစ်ပြီး လူနာတစ်ဦးတွင် ရောဂါတစ်ခုခုရှိမရှိကို အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုက ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။ ရောဂါလက္ခဏာများ ယခင်။

အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ အဓိကအမျိုးအစားများ

အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ အများအပြားရှိပြီး၊ တစ်ခုစီတွင် ၎င်းတို့ကို ပြဿနာအချို့အတွက် ပိုမိုသင့်လျော်စေသည့် ထူးခြားသောဝိသေသလက္ခဏာများရှိသည်။

• Linear အမျိုးအစားခွဲခြားမှုများ- ဤအမျိုးအစားတွင် logistic regression နှင့် support vector machines (SVM) ကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များ ပါဝင်သည်။ ၎င်း၏အဓိကအင်္ဂါရပ်မှာ နယ်နိမိတ်ကိုအသုံးပြု၍ မတူညီသောအတန်းများသို့ ဒေတာများကို ခွဲခြားနိုင်မှုဖြစ်သည်။ အကောင်းဆုံး ဟိုက်ပါလေယာဉ်.
• ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များ- ၎င်းတို့သည် သတ်မှတ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ အစုခွဲများအဖြစ် ပိုင်းခြားထားသော အထက်အောက် ဒေတာတည်ဆောက်ပုံများဖြစ်သည်။ သီးခြားအခြေအနေများ. ၎င်းတို့သည် ရှင်းလင်းပြတ်သားပြီး အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် လွယ်ကူသည်။
• ကျပန်းသစ်တော- ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များ၏ အဆင့်မြင့်ဗားရှင်း၊ ၎င်းသည် တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် သစ်ပင်များစွာကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ တိကျမှု မော်ဒယ်၏ ။
• အာရုံကြောကွန်ရက်များ- ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများတွင်အသုံးပြုသည်, ဤကွန်ရက်များ၏လုပ်ဆောင်မှုကိုတုပ လူ့ဦးနှောက် non-linear ပုံစံများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်။
• K-အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN): ဒေတာကို အခြေခံ၍ အမျိုးအစားခွဲသည်။ နီးကပ်မှု အင်္ဂါရပ်နေရာရှိ အနီးဆုံးနေရာများသို့။

အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ လက်တွေ့အသုံးချမှု

အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် ကဏ္ဍများစွာတွင် လက်တွေ့အသုံးချမှုများ ရှိသည်။

• Spam ထောက်လှမ်းခြင်း- အီးမေးလ်စစ်ထုတ်သူများသည် အမျိုးအစားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုသည်။ မက်ဆေ့ချ်များ ၎င်းတို့သည် spam ဟုတ်မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ပါ။
• ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေခြင်း- ကူညီဖော်ထုတ်ပေးကြသည်။ ရောဂါများ ရောဂါလက္ခဏာများ၊ ဆေးခန်းဒေတာနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာသမိုင်းကို အခြေခံသည်။
• ရုပ်ပုံမှတ်မိခြင်း- ပုံများကို အတန်းများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲပါ။ လူတွေ, အရာဝတ္ထုများ o တိရစ္ဆာန်များ အလိုအလျောက်ဓာတ်ပုံတဂ်လုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော application များတွင်။
• ခံစားချက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ အကြောင်းအရာပေါ် မူတည်၍ အွန်လိုင်း ထင်မြင်ချက် သို့မဟုတ် မှတ်ချက်များကို အပြုသဘော၊ အပျက်သဘော သို့မဟုတ် ကြားနေအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြားထားသည်။

အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းကြား ကွာခြားချက်များ

အမျိုးအစား ခွဲခြားမှု နှင့် ရောထွေးနေတတ်သည်။ နောက်ပြန်ဆုတ်ခြင်း. အယ်လဂိုရီသမ် နှစ်မျိုးလုံးကို ကြီးကြပ်ထားသော်လည်း၊ ၎င်းတို့သည် မတူညီသော ရည်ရွယ်ချက်များကို လုပ်ဆောင်သည်-

• အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း: ခန့်မှန်းသည် သတိပညာတံဆိပ်များ. ဥပမာအားဖြင့်၊ ဖောက်သည်တစ်ဦးသည် ကုန်ပစ္စည်းကိုဝယ်မည်လား (ဟုတ်၊ မဟုတ်) ဆုံးဖြတ်ခြင်း။
• နောက်ပြန်ဆုတ်ခြင်း: ခန့်မှန်းသည် စဉ်ဆက်မပြတ်တန်ဖိုးများ. ဥပမာအားဖြင့်၊ ဖောက်သည်ဝယ်မည့် ကုန်ပစ္စည်းအရေအတွက်ကို ခန့်မှန်းခြင်း။

လက်တွေ့ဥပမာတစ်ခုသည် လူတစ်ဦးသည် ရုပ်ရှင်တစ်ကားကြည့်ရှုမည် (အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်း) နှင့် ၎င်းတို့ကြည့်ရှုမည့်အကြိမ်အရေအတွက် (ဆုတ်ယုတ်မှု) နှင့် ယှဉ်ကြည့်မည်ဆိုသည်ကို ခန့်မှန်းပေးမည်ဖြစ်သည်။

မှန်ကန်သော အယ်လဂိုရီသမ်ကို ရွေးချယ်ခြင်း၏ အရေးပါမှု

မှန်ကန်သော အယ်လဂိုရီသမ်၏ ရွေးချယ်မှုသည် ဖြေရှင်းရမည့် ပြဿနာပေါ်တွင် မူတည်သည်။ ဒေတာ၏သဘောသဘာဝ နှင့် အဆင့် တိကျမှု တောင်းဆိုထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ SVMs ကဲ့သို့သော linear classifiers များသည် ရိုးရှင်းသောဒေတာအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်ပြီး၊ အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် စကားပြော သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများအတွက် ပိုမိုသင့်လျော်ပါသည်။

ထို့အပြင်၊ အကောင်းဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်ရရှိရန် algorithms ၏ parameters များကို အကဲဖြတ်ပြီး ချိန်ညှိရန် အရေးကြီးပါသည်။ အစရှိတဲ့ နည်းပညာတွေကို အသုံးပြုပါ။ အတည်ပြုချက်ဖြတ်ခြင်း နှင့် မက်ထရစ်များ စသည်တို့ဖြစ်သည်။ တိကျမှုပြန်လည်ရယူခြင်းနှင့် F1-ရမှတ်များသည် မော်ဒယ်၏ ထိရောက်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်သည် ဒေတာမောင်းနှင်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်များ လိုအပ်သည့် ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပြီး၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေး လှုံ့ဆော်မှုများမှ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ သုတေသနအထိ အရာအားလုံးကို ပံ့ပိုးပေးကာ ဒေတာကို အသုံးဝင်ပြီး လုပ်ဆောင်နိုင်သော အချက်အလက်အဖြစ် အမြဲတမ်း ပြောင်းလဲပေးသည့် ပန်းတိုင်ဖြစ်သည်။