מסווג בהקשר של למידת מכונה הוא מודל שמאומן לחזות את הקטגוריה או המחלקה של נקודת נתוני קלט נתונה. זוהי תפיסה בסיסית בלמידה מפוקחת, שבה האלגוריתם לומד מנתוני אימון מסומנים כדי לבצע תחזיות על נתונים בלתי נראים. מסווגים נמצאים בשימוש נרחב ביישומים שונים כגון זיהוי דואר זבל, ניתוח סנטימנטים, זיהוי תמונות ועוד.
ישנם מספר סוגים של מסווגים, כאשר לכל אחד יש מאפיינים משלו והתאמה לסוגים שונים של נתונים ומשימות. כמה סוגים נפוצים של מסווגים כוללים רגרסיה לוגיסטית, מכונות תמיכה וקטוריות, עצי החלטה, יערות אקראיים ורשתות עצביות. לכל מסווג יש חוזקות וחולשות משלו, מה שהופך אותם למתאימים לתרחישים ספציפיים.
רגרסיה לוגיסטית היא מסווג ליניארי החוזה את ההסתברות לתוצאה בינארית. הוא נמצא בשימוש נרחב למשימות סיווג בינארי כגון חיזוי אם הודעת דואר אלקטרוני היא ספאם או לא. מכונות וקטור תמיכה (SVM) יעילות הן למשימות סיווג ליניארי והן לא ליניארי על ידי מציאת המישור המפריד בצורה הטובה ביותר בין המחלקות במרחב התכונות.
עצי החלטה הם מבנים דמויי עץ כאשר כל צומת פנימי מייצג תכונה, כל ענף מייצג החלטה המבוססת על אותה תכונה, וכל צומת עלה מייצג תווית מחלקה. יערות אקראיים הם הרכבים של עצי החלטה המשפרים את דיוק הניבוי על ידי צבירת תוצאות של עצים מרובים. רשתות עצביות, במיוחד מודלים של למידה עמוקה, הן מסווגים גמישים ביותר שיכולים ללמוד דפוסים מורכבים מנתונים, מה שהופך אותם מתאימים למשימות כמו זיהוי תמונה ודיבור.
תהליך ההכשרה של מסווג כולל הזנת נתונים מסומנים לתוך המודל, המאפשר לו ללמוד את הדפוסים והקשרים בין תכונות הקלט לכיתות היעד. לאחר מכן, המודל מוערך על סמך סט נתונים נפרד הנקרא מערך הבדיקות כדי להעריך את ביצועיו בביצוע תחזיות מדויקות. מדדים כגון דיוק, דיוק, זכירה וציון F1 משמשים בדרך כלל להערכת ביצועי המסווגים.
בהקשר של Google Cloud Machine Learning, ניתן לאמן ולפרוס מסווגים באמצעות פלטפורמת AI של Google Cloud. פלטפורמה זו מספקת כלים ותשתית לבנייה, הדרכה ופריסה של מודלים של למידת מכונה בקנה מידה. עם תחזיות ללא שרת, משתמשים יכולים בקלות לבצע חיזויים על נתונים חדשים ללא צורך בניהול שרתים או תשתית, מה שמאפשר שילוב חלק של מודלים של למידת מכונה במערכות ייצור.
מסווגים הם מרכיבים חיוניים של מערכות למידת מכונה המאפשרות משימות סיווג וחיזוי אוטומטיות. הבנת הסוגים השונים של המסווגים והיישומים שלהם חיונית לבניית פתרונות למידת מכונה יעילים.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- מה בעצם אומר מערך נתונים גדול יותר?
- מהן כמה דוגמאות לפרמטרים היפרפרמטרים של האלגוריתם?
- מהי למידת אנסמבל?
- מה אם אלגוריתם למידת מכונה שנבחר אינו מתאים וכיצד ניתן לוודא לבחור נכון?
- האם מודל למידת מכונה צריך השגחה במהלך ההכשרה שלו?
- מהם הפרמטרים המרכזיים המשמשים באלגוריתמים מבוססי רשת עצבית?
- מה זה TensorBoard?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning