Tasniflash (Классификация)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 20

Ammo klassik tasniflashning eng mashhur usuli bu tayanch vektorlar usulidir (SVM). Ular allaqachon hamma narsani tasniflagan: o'simliklar turlari, fotosuratlardagi yuzlar, mavzular bo'yicha hujjatlar. Ko'p yillar davomida bu "qaysi tasniflagichni olishim kerak?" Degan savolga asosiy javob edi.
SVM g'oyasi juda oddiy - u toifalar o'rtasida eng katta bo'shliq hosil bo'lishi uchun ikkita to'g'ri chiziqni qanday chizishni qidiradi. Rasmda aniqroq ko'rsatilgan:

Tasniflashning foydali salbiy tomoni bor: anomaliyalarni topish. Ob'ektning ba'zi bir xususiyati bizning sinflarimizga to'liq mos kelmasa, biz uni ekranda yorqin tarzda ajratib ko'rsatamiz.
Hozirda buni tibbiyotda qo'llaniladi: kompyuter shifokorga MRTIning barcha shubhali joylarini yorqinlashtirib ko'rsatadi yoki testlardagi anormalliklarni ta'kidlaydi. Birjalarda insayder bo'lishi mumkin bo'lgan nostandart o'yinchilar xuddi shu tarzda aniqlanadi. Kompyuterni "qanday qilib to'g'ri qilishni" o'rgatganimizdan so'ng, biz avtomatik ravishda teskari “buni qanday qilib noto'g'ri qilish kerak” degan tasniflagichni olamiz.

Bugungi kunda neyron tarmoqlar tasniflash uchun tobora ko'proq foydalanilmoqda, chunki aslida ular aynan shu maqsadda ixtiro qilingan.
Gimlet qoidasi quyidagicha: ma'lumotlar qanchalik murakkab bo'lsa, algoritm yanada murakkab. Matn, raqamlar, jadvallar uchun klassik klassifikatorlardan boshlash kerak. U erdagi modellar kichikroq, tezroq o'rganadi va aniqroq ishlaydi. Rasmlar, videolar va boshqa tushunarsiz katta ma'lumotlar uchun neyron tarmoqlar orqali o'rganish kerak.
Taxminan besh yil oldin, SVM-dan foydalanib, yuz klassifikatorini topish hali ham mumkin edi, ammo bugungi kunda bu vazifani bajarmaslik uchun Internetda yuzlab tayyor to'rlar yotibdi. Ammo ular SVM-da spam-filtrlarni yozishdan to'xtatish uchun hech qanday sabab yo’q.

Download 12,38 Mb.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 20

Download 12,38 Mb.