Klasifikasi ing konteks pembelajaran mesin yaiku model sing dilatih kanggo prédhiksi kategori utawa kelas titik data input sing diwenehake. Iki minangka konsep dhasar ing sinau sing diawasi, ing ngendi algoritma sinau saka data latihan sing dilabeli kanggo nggawe prediksi babagan data sing ora katon. Klasifikasi digunakake sacara ekstensif ing macem-macem aplikasi kayata deteksi spam, analisis sentimen, pangenalan gambar, lan liya-liyane.
Ana sawetara jinis classifiers, saben duwe ciri dhewe lan cocog kanggo macem-macem jinis data lan tugas. Sawetara jinis klasifikasi umum kalebu regresi logistik, mesin vektor dhukungan, wit keputusan, alas acak, lan jaringan saraf. Saben klasifikasi nduweni kekiyatan lan kelemahane dhewe-dhewe, saengga cocok kanggo skenario tartamtu.
Regresi logistik minangka klasifikasi linier sing prédhiksi kemungkinan asil biner. Iki digunakake kanthi akeh kanggo tugas klasifikasi binar kayata prédhiksi manawa email spam utawa ora. Mesin vektor dhukungan (SVM) efektif kanggo tugas klasifikasi linear lan nonlinear kanthi nemokake hyperplane sing paling apik misahake kelas ing ruang fitur.
Wit keputusan minangka struktur kaya wit ing ngendi saben simpul internal nggambarake fitur, saben cabang nggambarake keputusan adhedhasar fitur kasebut, lan saben simpul godhong nggambarake label kelas. Alas acak minangka kumpulan wit keputusan sing ningkatake akurasi prediksi kanthi nglumpukake asil saka pirang-pirang wit. Jaringan saraf, utamane model sinau jero, minangka klasifikasi sing fleksibel banget sing bisa sinau pola kompleks saka data, saengga cocog kanggo tugas kaya pangenalan gambar lan wicara.
Proses latihan klasifikasi kalebu data sing diwenehi label menyang model, supaya bisa sinau pola lan hubungan antarane fitur input lan kelas target. Model kasebut banjur dievaluasi ing sakumpulan data sing kapisah sing diarani set tes kanggo netepake kinerja ing nggawe prediksi sing akurat. Metrik kayata akurasi, presisi, kelingan, lan skor F1 umume digunakake kanggo ngevaluasi kinerja klasifikasi.
Ing konteks Google Cloud Machine Learning, klasifikasi bisa dilatih lan disebarake nggunakake Platform AI Google Cloud. Platform iki nyedhiyakake alat lan infrastruktur kanggo mbangun, latihan, lan nggunakake model pembelajaran mesin kanthi skala. Kanthi prediksi tanpa server, pangguna bisa kanthi gampang nggawe prediksi babagan data anyar tanpa perlu ngatur server utawa infrastruktur, ngidini integrasi model pembelajaran mesin kanthi lancar menyang sistem produksi.
Klasifikasi minangka komponen penting saka sistem pembelajaran mesin sing ngaktifake kategorisasi lan prediksi otomatis. Ngerteni macem-macem jinis klasifikasi lan aplikasi kasebut penting banget kanggo nggawe solusi pembelajaran mesin sing efektif.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa tegese dataset sing luwih gedhe?
- Apa sawetara conto hiperparameter algoritma?
- Apa iku sinau ensemble?
- Kepiye yen algoritma pembelajaran mesin sing dipilih ora cocog lan kepiye carane bisa milih sing bener?
- Apa model pembelajaran mesin mbutuhake pengawasan sajrone latihan?
- Apa parameter kunci sing digunakake ing algoritma adhedhasar jaringan saraf?
- Apa TensorBoard?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning