5 типов классификаторов в машинном обучении (и почему они важны)

14 апреля 2022 г.

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая занимается алгоритмами самообучения. Профессионалы используют широкий спектр алгоритмов машинного обучения, включая категорию, называемую классификаторами. Если вы заинтересованы в карьере в области ИИ, возможно, будет полезно узнать больше о классификаторах и о том, как они работают в рамках машинного обучения. В этой статье мы объясним, что такое классификаторы, и перечислим пять наиболее распространенных типов классификаторов, используемых в машинном обучении.

Что такое классификатор в машинном обучении?

В машинном обучении классификатор — это алгоритм, который автоматически присваивает точки данных ряду категорий или классов. В категории классификаторов есть две основные модели: контролируемая и неконтролируемая. В контролируемой модели классификаторы учатся различать размеченные и неразмеченные данные. Это обучение позволяет им распознавать закономерности и в конечном итоге действовать автономно, не используя ярлыки. Неконтролируемые алгоритмы используют распознавание образов для классификации неразмеченных наборов данных, постепенно становясь все более точными.

Почему важны классификаторы?

Приложения ИИ становятся все более важной частью бизнес-операций, и алгоритмы классификации важны, поскольку они являются неотъемлемой частью этих платформ. Многие предприятия полагаются на обширные операции по сбору данных для улучшения своих процессов, и эффективный сбор и анализ данных в таком масштабе может оказаться сложной задачей. Инструменты ИИ с функцией классификации упрощают этот процесс, автоматизируя процесс анализа и классификации. Это сокращает объем работы для сотрудников и позволяет компаниям расширять свои операции с данными, не напрягая ресурсы и не снижая производительности.

Существует широкий спектр задач, которые могут выполнять классификаторы. Вот несколько примеров того, как компания может использовать классификацию ИИ:

• Чтобы отделить важные электронные письма от спама

• Чтобы отделить жалобы клиентов от других комментариев

• Чтобы найти именованные объекты в Интернете

• Для извлечения контактной информации для маркетинга, рекрутинга и продаж

• Распределение клиентов по разным сегментам рынка для целевого маркетинга

• Для выявления мошеннических финансовых операций

5 типов классификаторов в машинном обучении

Существует множество алгоритмов классификации, используемых в ИИ, и каждый из них использует свой механизм для анализа данных. Это пять распространенных типов алгоритмов классификации:

1. Наивный байесовский классификатор

Наивные байесовские классификаторы используют вероятность, чтобы предсказать, будут ли входные данные соответствовать определенной категории. Семейство алгоритмов наивного Байеса включает ряд различных классификаторов, основанных на теореме вероятности. Эти классификаторы могут определять вероятность попадания входных данных в одну или несколько категорий.

В сценариях с несколькими категориями алгоритм проверяет вероятность того, что точка данных соответствует каждой классификации. После сравнения вероятности совпадения в каждой категории он выводит категорию, которая с наибольшей вероятностью соответствует заданному тексту. Многие компании используют этот тип алгоритма для назначения тегов текстовым сегментам, таким как строки темы электронной почты, комментарии клиентов и статьи.

2. Дерево решений

Дерево решений — это алгоритм классификации, который использует процесс деления для разделения данных на все более конкретные категории. Это называется деревом решений, потому что процесс классификации напоминает ветви дерева при графическом представлении. Алгоритм работает на контролируемой модели и требует высококачественных данных для получения хороших результатов.

Поскольку основная цель дерева решений состоит в том, чтобы делать все более конкретные различия, оно должно постоянно изучать новые правила классификации. Он изучает эти правила, применяя логику «если-то» к обучающим данным. Алгоритм продолжает процесс классификации, пока не достигнет заданного условия остановки.

3. Искусственные нейронные сети

Искусственные нейронные сети (ИНС) — это вычислительные платформы, состоящие из множества отдельных алгоритмов. Их механизм действия имитирует работу человеческого мозга и включает набор искусственных нейронов, передающих сигналы. Это делает искусственные нейронные сети способными решать чрезвычайно сложные задачи, включающие несколько уровней. Из-за их сложности обучение и настройка ИНС может быть сложной задачей, и часто требуется большое количество обучающих данных. Однако полностью обученная ИНС может выполнять задачи, которые были бы невозможны для отдельных алгоритмов.

Существует много типов искусственных нейронных сетей, в том числе:

• Нейронная сеть с прямой связью

• Нейронная сеть с обратной связью

• Рекуррентная нейронная сеть

• Сеть классификации-прогноза

• Сеть функций радиального базиса

• Динамическая нейронная сеть

• Модульная нейронная сеть

4. Машина опорных векторов

Машина опорных векторов (SVM) — это простой алгоритм, который профессионалы могут использовать для классификации или регрессии. Они работают, находя гиперплоскости в распределении данных, которые вы можете визуализировать как линию, разделяющую два разных класса данных. Часто существует много гиперплоскостей, способных разделить данные, и алгоритм выберет оптимальную линию разделения. В модели SVM оптимальная гиперплоскость является разделительной линией, обеспечивающей наибольшую разницу между различными классами.

SVM способны работать в нескольких измерениях, если они не могут найти идеальную гиперплоскость для разделения данных на два измерения. Это делает их чрезвычайно эффективными для создания классификаций из сложных распределений данных. Чем сложнее входные данные, тем точнее становится SVM, что делает их отличными инструментами машинного обучения.

5. K-ближайший сосед

K-ближайший сосед (KNN) — это контролируемый алгоритм ленивого обучения, используемый в машинном обучении. Это означает, что он хранит данные обучения, которые представляют супервайзеры, и сравнивает их с другими данными, чтобы делать прогнозы. Хотя период обучения для этих алгоритмов часто короче, чем для «нетерпеливых учеников», они часто медленнее делают прогнозы.

После сохранения обучающих данных алгоритм KNN сравнивает их с тестовыми данными и измеряет степень сходства между ними. Затем он сохраняет все экземпляры, соответствующие обучающим данным. Затем алгоритм пытается предсказать вероятность того, что будущие данные будут соответствовать скомпилированному набору данных. Хотя этот алгоритм распространен в классификации, многие профессионалы также используют его для решения задач регрессии.