Pengelas dalam konteks pembelajaran mesin ialah model yang dilatih untuk meramalkan kategori atau kelas titik data input yang diberikan. Ia merupakan konsep asas dalam pembelajaran diselia, di mana algoritma belajar daripada data latihan berlabel untuk membuat ramalan pada data yang tidak kelihatan. Pengelas digunakan secara meluas dalam pelbagai aplikasi seperti pengesanan spam, analisis sentimen, pengecaman imej dan banyak lagi.
Terdapat beberapa jenis pengelas, dengan masing-masing mempunyai ciri dan kesesuaian tersendiri untuk jenis data dan tugasan yang berbeza. Beberapa jenis pengelas biasa termasuk regresi logistik, mesin vektor sokongan, pepohon keputusan, hutan rawak dan rangkaian saraf. Setiap pengelas mempunyai kekuatan dan kelemahan tersendiri, menjadikannya sesuai untuk senario tertentu.
Regresi logistik ialah pengelas linear yang meramalkan kebarangkalian hasil binari. Ia digunakan secara meluas untuk tugas klasifikasi binari seperti meramal sama ada e-mel adalah spam atau tidak. Mesin vektor sokongan (SVM) berkesan untuk tugas pengelasan linear dan bukan linear dengan mencari satah hiper yang paling baik memisahkan kelas dalam ruang ciri.
Pepohon keputusan ialah struktur seperti pepohon di mana setiap nod dalaman mewakili ciri, setiap cawangan mewakili keputusan berdasarkan ciri tersebut, dan setiap nod daun mewakili label kelas. Hutan rawak ialah himpunan pokok keputusan yang meningkatkan ketepatan ramalan dengan mengagregatkan hasil berbilang pokok. Rangkaian saraf, terutamanya model pembelajaran mendalam, adalah pengelas yang sangat fleksibel yang boleh mempelajari corak kompleks daripada data, menjadikannya sesuai untuk tugas seperti pengecaman imej dan pertuturan.
Proses melatih pengelas melibatkan pemasukan data berlabel ke dalam model, membolehkannya mempelajari corak dan hubungan antara ciri input dan kelas sasaran. Model tersebut kemudiannya dinilai pada set data berasingan yang dipanggil set ujian untuk menilai prestasinya dalam membuat ramalan yang tepat. Metrik seperti ketepatan, ketepatan, ingat semula dan skor F1 biasanya digunakan untuk menilai prestasi pengelas.
Dalam konteks Pembelajaran Mesin Google Cloud, pengelas boleh dilatih dan digunakan menggunakan Platform AI Google Cloud. Platform ini menyediakan alatan dan infrastruktur untuk membina, melatih dan menggunakan model pembelajaran mesin pada skala. Dengan ramalan tanpa pelayan, pengguna boleh membuat ramalan pada data baharu dengan mudah tanpa perlu mengurus pelayan atau infrastruktur, membolehkan penyepaduan lancar model pembelajaran mesin ke dalam sistem pengeluaran.
Pengelas ialah komponen penting sistem pembelajaran mesin yang membolehkan tugasan pengkategorian dan ramalan automatik. Memahami pelbagai jenis pengelas dan aplikasinya adalah penting untuk membina penyelesaian pembelajaran mesin yang berkesan.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Apakah maksud set data yang lebih besar sebenarnya?
- Apakah beberapa contoh hiperparameter algoritma?
- Apakah pembelajaran ensemble?
- Bagaimana jika algoritma pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana seseorang boleh memastikan untuk memilih yang betul?
- Adakah model pembelajaran mesin memerlukan penyeliaan semasa latihannya?
- Apakah parameter utama yang digunakan dalam algoritma berasaskan rangkaian saraf?
- Apakah TensorBoard?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML