Ang isang classifier sa konteksto ng machine learning ay isang modelo na sinanay upang hulaan ang kategorya o klase ng isang ibinigay na input data point. Isa itong pangunahing konsepto sa pinangangasiwaang pag-aaral, kung saan natututo ang algorithm mula sa may label na data ng pagsasanay upang makagawa ng mga hula sa hindi nakikitang data. Malawakang ginagamit ang mga classifier sa iba't ibang application gaya ng pagtukoy ng spam, pagsusuri ng sentimento, pagkilala sa larawan, at higit pa.
Mayroong ilang mga uri ng mga classifier, na ang bawat isa ay may sariling katangian at pagiging angkop para sa iba't ibang uri ng data at mga gawain. Kasama sa ilang karaniwang uri ng classifier ang logistic regression, support vector machine, decision tree, random na kagubatan, at neural network. Ang bawat classifier ay may sariling lakas at kahinaan, na ginagawang angkop ang mga ito para sa mga partikular na sitwasyon.
Ang logistic regression ay isang linear classifier na hinuhulaan ang posibilidad ng isang binary na kinalabasan. Ito ay malawakang ginagamit para sa binary classification na mga gawain tulad ng paghula kung ang isang email ay spam o hindi. Ang mga support vector machine (SVM) ay epektibo para sa parehong linear at nonlinear classification na gawain sa pamamagitan ng paghahanap ng hyperplane na pinakamahusay na naghihiwalay sa mga klase sa feature space.
Ang mga puno ng desisyon ay mga istrukturang tulad ng puno kung saan ang bawat panloob na node ay kumakatawan sa isang tampok, ang bawat sangay ay kumakatawan sa isang desisyon batay sa tampok na iyon, at ang bawat leaf node ay kumakatawan sa isang label ng klase. Ang mga random na kagubatan ay mga ensemble ng mga puno ng desisyon na nagpapahusay sa katumpakan ng hula sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng mga resulta ng maraming puno. Ang mga neural network, lalo na ang mga modelo ng malalim na pag-aaral, ay napaka-flexible na mga classifier na maaaring matuto ng mga kumplikadong pattern mula sa data, na ginagawang angkop ang mga ito para sa mga gawain tulad ng pagkilala sa imahe at pagsasalita.
Ang proseso ng pagsasanay sa isang classifier ay nagsasangkot ng pagpapakain ng naka-label na data sa modelo, na nagbibigay-daan dito upang matutunan ang mga pattern at relasyon sa pagitan ng mga tampok ng input at ang mga target na klase. Pagkatapos ay susuriin ang modelo sa isang hiwalay na hanay ng data na tinatawag na set ng pagsubok upang masuri ang pagganap nito sa paggawa ng mga tumpak na hula. Karaniwang ginagamit ang mga sukatan gaya ng katumpakan, katumpakan, recall, at F1 para suriin ang performance ng classifier.
Sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning, maaaring sanayin at i-deploy ang mga classifier gamit ang AI Platform ng Google Cloud. Nagbibigay ang platform na ito ng mga tool at imprastraktura para sa pagbuo, pagsasanay, at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning sa laki. Sa walang server na mga hula, ang mga user ay madaling makagawa ng mga hula sa bagong data nang hindi nangangailangan na pamahalaan ang mga server o imprastraktura, na nagbibigay-daan para sa tuluy-tuloy na pagsasama ng mga modelo ng machine learning sa mga production system.
Ang mga classifier ay mahahalagang bahagi ng mga machine learning system na nagbibigay-daan sa awtomatikong pag-uuri at mga gawain sa paghula. Ang pag-unawa sa iba't ibang uri ng mga classifier at ang kanilang mga aplikasyon ay napakahalaga para sa pagbuo ng mga epektibong solusyon sa machine learning.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ano ang text to speech (TTS) at kung paano ito gumagana sa AI?
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning