మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో వర్గీకరణ అనేది ఇచ్చిన ఇన్పుట్ డేటా పాయింట్ యొక్క వర్గం లేదా తరగతిని అంచనా వేయడానికి శిక్షణ పొందిన మోడల్. పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసంలో ఇది ఒక ప్రాథమిక భావన, ఇక్కడ అల్గారిథమ్ కనిపించని డేటాపై అంచనాలను రూపొందించడానికి లేబుల్ చేయబడిన శిక్షణ డేటా నుండి నేర్చుకుంటుంది. స్పామ్ డిటెక్షన్, సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్, ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ మరియు మరిన్ని వంటి వివిధ అప్లికేషన్లలో క్లాసిఫైయర్లు విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి.
అనేక రకాల వర్గీకరణలు ఉన్నాయి, ప్రతి దాని స్వంత లక్షణాలు మరియు వివిధ రకాల డేటా మరియు టాస్క్లకు అనుకూలత కలిగి ఉంటాయి. కొన్ని సాధారణ రకాల వర్గీకరణలు లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్, సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్లు, డెసిషన్ ట్రీలు, యాదృచ్ఛిక అడవులు మరియు నాడీ నెట్వర్క్లు. ప్రతి వర్గీకరణకు దాని స్వంత బలాలు మరియు బలహీనతలు ఉన్నాయి, వాటిని నిర్దిష్ట దృశ్యాలకు తగినట్లుగా చేస్తుంది.
లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ అనేది బైనరీ ఫలితం యొక్క సంభావ్యతను అంచనా వేసే సరళ వర్గీకరణ. ఇమెయిల్ స్పామ్ కాదా అని అంచనా వేయడం వంటి బైనరీ వర్గీకరణ పనుల కోసం ఇది విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. ఫీచర్ స్పేస్లోని తరగతులను ఉత్తమంగా వేరుచేసే హైపర్ప్లేన్ను కనుగొనడం ద్వారా సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్లు (SVM) లీనియర్ మరియు నాన్ లీనియర్ క్లాసిఫికేషన్ టాస్క్ల కోసం ప్రభావవంతంగా ఉంటాయి.
డెసిషన్ ట్రీలు చెట్టు లాంటి నిర్మాణాలు, ఇక్కడ ప్రతి అంతర్గత నోడ్ ఒక లక్షణాన్ని సూచిస్తుంది, ప్రతి శాఖ ఆ లక్షణం ఆధారంగా నిర్ణయాన్ని సూచిస్తుంది మరియు ప్రతి లీఫ్ నోడ్ క్లాస్ లేబుల్ను సూచిస్తుంది. యాదృచ్ఛిక అడవులు నిర్ణయ వృక్షాల సమిష్టిగా ఉంటాయి, ఇవి బహుళ చెట్ల ఫలితాలను సమగ్రపరచడం ద్వారా అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరుస్తాయి. న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, ప్రత్యేకించి డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్లు, డేటా నుండి సంక్లిష్టమైన నమూనాలను నేర్చుకోగల అత్యంత అనువైన వర్గీకరణలు, వాటిని ఇమేజ్ మరియు స్పీచ్ రికగ్నిషన్ వంటి పనులకు అనుకూలంగా మారుస్తాయి.
వర్గీకరణకు శిక్షణ ఇచ్చే ప్రక్రియలో మోడల్లో లేబుల్ చేయబడిన డేటాను అందించడం, ఇన్పుట్ లక్షణాలు మరియు లక్ష్య తరగతుల మధ్య నమూనాలు మరియు సంబంధాలను తెలుసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడంలో దాని పనితీరును అంచనా వేయడానికి టెస్ట్ సెట్ అని పిలువబడే ప్రత్యేక డేటా సెట్పై మోడల్ మూల్యాంకనం చేయబడుతుంది. వర్గీకరణ పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు F1 స్కోర్ వంటి కొలమానాలు సాధారణంగా ఉపయోగించబడతాయి.
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, Google Cloud యొక్క AI ప్లాట్ఫారమ్ని ఉపయోగించి వర్గీకరణదారులకు శిక్షణ ఇవ్వవచ్చు మరియు అమలు చేయవచ్చు. ఈ ప్లాట్ఫారమ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను స్కేల్లో నిర్మించడం, శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు అమలు చేయడం కోసం సాధనాలు మరియు మౌలిక సదుపాయాలను అందిస్తుంది. సర్వర్లెస్ ప్రిడిక్షన్లతో, వినియోగదారులు సర్వర్లు లేదా ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ను నిర్వహించాల్సిన అవసరం లేకుండానే కొత్త డేటాపై సులభంగా అంచనాలు వేయవచ్చు, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను ఉత్పత్తి వ్యవస్థల్లోకి అతుకులు లేకుండా ఏకీకృతం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
స్వయంచాలక వర్గీకరణ మరియు అంచనా పనులను ప్రారంభించే మెషిన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్లలో క్లాసిఫైయర్లు ముఖ్యమైన భాగాలు. ప్రభావవంతమైన యంత్ర అభ్యాస పరిష్కారాలను రూపొందించడానికి వివిధ రకాల వర్గీకరణలు మరియు వాటి అనువర్తనాలను అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
- TensorBoard అంటే ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి