ตัวแยกประเภทในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่องคือแบบจำลองที่ได้รับการฝึกฝนให้ทำนายหมวดหมู่หรือคลาสของจุดข้อมูลอินพุตที่กำหนด เป็นแนวคิดพื้นฐานในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน โดยที่อัลกอริทึมจะเรียนรู้จากข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับ เพื่อทำการคาดการณ์ข้อมูลที่มองไม่เห็น ตัวแยกประเภทถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การตรวจจับสแปม การวิเคราะห์ความรู้สึก การจดจำรูปภาพ และอื่นๆ
ตัวแยกประเภทมีหลายประเภท โดยแต่ละประเภทมีลักษณะเฉพาะของตัวเองและเหมาะสมกับข้อมูลและงานประเภทต่างๆ ตัวแยกประเภททั่วไปบางประเภท ได้แก่ การถดถอยลอจิสติก เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน แผนผังการตัดสินใจ ฟอเรสต์สุ่ม และโครงข่ายประสาทเทียม ตัวแยกประเภทแต่ละตัวมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง ทำให้เหมาะสมกับสถานการณ์เฉพาะ
การถดถอยโลจิสติกเป็นตัวแยกประเภทเชิงเส้นที่ทำนายความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ไบนารี มีการใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับงานจำแนกประเภทไบนารี เช่น การคาดเดาว่าอีเมลเป็นสแปมหรือไม่ Support vector machines (SVM) มีประสิทธิภาพสำหรับงานจำแนกประเภททั้งเชิงเส้นและไม่เชิงเส้นโดยการค้นหาไฮเปอร์เพลนที่แยกคลาสในพื้นที่คุณลักษณะได้ดีที่สุด
แผนผังการตัดสินใจเป็นโครงสร้างคล้ายต้นไม้ โดยแต่ละโหนดภายในแสดงถึงคุณลักษณะ แต่ละสาขาแสดงถึงการตัดสินใจตามคุณลักษณะนั้น และแต่ละโหนดปลายสุดแสดงถึงป้ายกำกับคลาส ฟอเรสต์สุ่มเป็นกลุ่มของแผนผังการตัดสินใจที่ปรับปรุงความแม่นยำในการทำนายโดยการรวบรวมผลลัพธ์ของแผนผังหลายรายการ โครงข่ายประสาทเทียม โดยเฉพาะโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก เป็นตัวแยกประเภทที่มีความยืดหยุ่นสูง ซึ่งสามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนจากข้อมูล ทำให้เหมาะสำหรับงานต่างๆ เช่น การจดจำรูปภาพและคำพูด
กระบวนการฝึกอบรมตัวแยกประเภทเกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูลที่มีป้ายกำกับลงในโมเดล ทำให้สามารถเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะอินพุตและคลาสเป้าหมายได้ จากนั้นแบบจำลองจะได้รับการประเมินบนชุดข้อมูลแยกต่างหากที่เรียกว่าชุดทดสอบเพื่อประเมินประสิทธิภาพในการคาดการณ์ที่แม่นยำ ตัวชี้วัด เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน และคะแนน F1 มักใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของตัวแยกประเภท
ในบริบทของ Google Cloud Machine Learning ตัวแยกประเภทสามารถฝึกอบรมและปรับใช้ได้โดยใช้แพลตฟอร์ม AI ของ Google Cloud แพลตฟอร์มนี้มอบเครื่องมือและโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการสร้าง การฝึกอบรม และการปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในวงกว้าง ด้วยการคาดการณ์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ ผู้ใช้สามารถคาดการณ์ข้อมูลใหม่ได้อย่างง่ายดายโดยไม่จำเป็นต้องจัดการเซิร์ฟเวอร์หรือโครงสร้างพื้นฐาน ช่วยให้สามารถบูรณาการโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับระบบการผลิตได้อย่างราบรื่น
ตัวแยกประเภทเป็นองค์ประกอบสำคัญของระบบการเรียนรู้ของเครื่องที่ช่วยให้สามารถจัดหมวดหมู่และการทำนายอัตโนมัติได้ การทำความเข้าใจตัวแยกประเภทประเภทต่างๆ และการใช้งานเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสิทธิภาพ
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
- การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
- TensorBoard คืออะไร?
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning