קלאַסאַפאַקיישאַן אַלגערידאַמז: נוצן, טייפּס און פּראַקטיש ביישפילן

א קלאַסאַפאַקיישאַן אַלגערידאַם עס איז אַ פונדאַמענטאַל געצייַג אין די פעלד פון מאַשין לערנען און קינסטלעך סייכל. זייַן הויפּט פֿונקציע איז צו אַנאַלייז דאַטן, identificar מוסטערן און באַשטימען יחיד עלעמענטן צו categorías predefinidas. די אַלגערידאַמז זענען וויידלי געניצט אין פאַרשידן פעלדער, אַזאַ ווי דיטעקשאַן פון ספּאַם, סעגמענטאַטיאָן clientes, מעדיציניש דיאַגנאָסיס און דערקענונג פון בילדער.

וואָס איז אַ קלאַסאַפאַקיישאַן אַלגערידאַם?

קלאַסאַפאַקיישאַן אַלגערידאַמז זענען אַ טיפּ פון סופּערווייזד מאָדעל אין מאַשין לערנען. דעם מיטל אַז זיי דאַרפן אַ סכום פון פריער לייבאַלד דאַטן צו לערנען און דורכפירן. predicciones. דער ציל איז צו טיילן דאַטן אין פאַרשידענע קלאסן אָדער קאַטעגאָריעס דורך אַנאַלייזינג מוסטערן און באציונגען אין די טריינינג דאַטן.

פֿאַר בייַשפּיל, אַ קלאַסאַפאַקיישאַן אַלגערידאַם קענען פונאַנדערקלייַבן ימיילז, ידענטיפיצירן זיכער שליסל-ווערטער o טעקסט פּאַטערנז, און קלאַסיפיצירן זיי ווי "ספּאַם" אָדער "ניט ספּאַם." אן אנדער טיפּיש פאַל איז אין מעדיציניש דיאַגנאָסיס, ווו אַ אַלגערידאַם קענען ידענטיפיצירן אויב אַ פּאַציענט האט אַ זיכער קרענק באזירט אויף sintomas previos.

הויפּט טייפּס פון קלאַסאַפאַקיישאַן אַלגערידאַמז

עס זענען עטלעכע טייפּס פון קלאַסאַפאַקיישאַן אַלגערידאַמז, יעדער מיט יינציק קעראַקטעריסטיקס וואָס מאַכן זיי מער פּאַסיק פֿאַר זיכער טייפּס פון פּראָבלעמס:

• לינעאַר קלאַססיפיערס: דער טיפּ כולל מאָדעלס אַזאַ ווי לאָגיסטיק ראַגרעשאַן און שטיצן וועקטאָר מאשינען (SVM). זיין שליסל שטריך איז די פיייקייט צו צעטיילן דאַטן אין פאַרשידענע קלאסן ניצן אַ גרענעץ אָדער אָפּטימאַל כייפּערפּליין.
• Árboles de decisión: זיי זענען כייעראַרקאַקאַל דאַטן סטראַקטשערז וואָס טיילן די דאַטן שטעלן אין סאַבסעץ באזירט אויף ספּעציפֿישע באַדינגונגען. זיי זענען קלאָר און גרינג צו טייַטשן.
• Random Forest: אַ אַוואַנסירטע ווערסיע פון ​​באַשלוס ביימער, עס קאַמביינז קייפל ביימער צו פֿאַרבעסערן די פּינקטלעכקייט פון דעם מאָדעל.
• Redes neuronales: געניצט אין מער קאָמפּליצירט פּראָבלעמס, די נעטוואָרקס נאָכמאַכן די פאַנגקשאַנינג פון די cerebro humano צו ידענטיפיצירן ניט-לינעאַר פּאַטערנז.
• K-Nearest Neighbors (KNN): קלאַססיפיעס דאַטן באזירט אויף cercanía צו די קלאָוסאַסט פונקטן אין די שטריך פּלאַץ.

פאַקטיש אַפּלאַקיישאַנז פון קלאַסאַפאַקיישאַן אַלגערידאַמז

קלאַסאַפאַקיישאַן אַלגערידאַמז האָבן פּראַקטיש אַפּלאַקיישאַנז אין אַ ברייט פאַרשיידנקייַט פון סעקטאָרס:

• Detección de spam: E- בריוו פילטערס נוצן קלאַסאַפאַקיישאַן אַלגערידאַמז צו פונאַנדערקלייַבן די מעסעדזשעס און באַשליסן צי זיי זענען ספּאַם אָדער נישט.
• Diagnóstico médico: זיי העלפן ידענטיפיצירן enfermedades באזירט אויף סימפּטאָמס, קליניש דאַטן און מעדיציניש געשיכטע.
• Reconocimiento de imágenes: קאַטאַגערייז בילדער אין קלאסן ווי מענטשן, אביעקטן o חיות אין אַפּלאַקיישאַנז אַזאַ ווי אָטאַמאַטיק פאָטאָ טאַגינג.
• Análisis de sentimientos: זיי קלאַסיפיצירן אָנליין מיינונגען אָדער באַמערקונגען ווי positive, נעגאַטיוו אָדער נייטראַל דיפּענדינג אויף זייער אינהאַלט.

דיפעראַנסיז צווישן קלאַסאַפאַקיישאַן און ראַגרעשאַן

קלאַסאַפאַקיישאַן איז אָפט צעמישט מיט regresión. כאָטש ביידע טייפּס פון אַלגערידאַמז זענען סופּערווייזד, זיי דינען פאַרשידענע צוועקן:

• קלאַסיפֿיקאַציע: Predice דיסקריט לאַבעלס. פֿאַר בייַשפּיל, דיטערמאַנינג צי אַ קונה וועט קויפן אַ פּראָדוקט (יאָ אָדער ניט).
• Regresión: Predice קעסיידערדיק וואַלועס. פֿאַר בייַשפּיל, עסטימאַטעד די נומער פון פּראָדוקטן וואָס אַ קונה וועט קויפן.

א פּראַקטיש בייַשפּיל וואָלט זיין פּרידיקטינג צי אַ מענטש וועט היטן אַ פֿילם (רייטינג) קעגן ווי פילע מאָל זיי וועלן היטן עס (ראַגרעסיע).

וויכטיקייט פון סאַלעקטינג די רעכט אַלגערידאַם

די ברירה פון די ריכטיק אַלגערידאַם דעפּענדס אויף די פּראָבלעם צו זיין סאַלווד, די נאַטור פון דאַטן y el nivel de פּינקטלעכקייט געבעטן. פֿאַר בייַשפּיל, לינעאַר קלאַססיפיערס אַזאַ ווי SVMs זענען ידעאַל פֿאַר פּשוט דאַטן, בשעת נעוראַל נעטוואָרקס זענען מער פּאַסיק פֿאַר קאָמפּלעקס פּראָבלעמס אַזאַ ווי רעדע אָדער בילד דערקענונג.

דערצו, עס איז קריטיש צו אָפּשאַצן און ניגן די פּאַראַמעטערס פון די אַלגערידאַמז צו דערגרייכן אָפּטימאַל פאָרשטעלונג. ניצן טעקניקס אַזאַ ווי validación cruzada און מעטריקס ווי פּינקטלעכקייט, אָפּזוך און פ 1 כעזשבן קענען העלפן באַשטימען די יפעקטיוונאַס פון די מאָדעל.

א קלאַסאַפאַקיישאַן אַלגערידאַם פיעסעס אַ וויטאַל ראָלע אין סאַלווינג פּראָבלעמס וואָס דאַרפן דאַטן-געטריבן דיסיזשאַנז, שטיצן אַלץ פון פֿאַרקויף קאַמפּיינז צו מעדיציניש פאָרשונג, שטענדיק מיט דער ציל פון יבערמאַכן דאַטן אין נוציק און אַקטיאָנאַבלע אינפֿאָרמאַציע.