Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Classification
Odblokuj automatyczną kategoryzację tekstu w swoich przepływach pracy dzięki komponentowi Klasyfikacja Tekstu w FlowHunt. Bez wysiłku klasyfikuj wprowadzone teksty do zdefiniowanych przez użytkownika kategorii przy użyciu modeli AI. Obsługa historii czatu i niestandardowych ustawień pozwala na kontekstową i precyzyjną klasyfikację, co czyni ten komponent idealnym do zadań związanych z kierowaniem, tagowaniem czy moderacją treści.
Drzewo decyzyjne to potężne i intuicyjne narzędzie do podejmowania decyzji i analizy predykcyjnej, stosowane zarówno w zadaniach klasyfikacji, jak i regresji. Jego struktura przypominająca drzewo sprawia, że jest łatwe do interpretacji, a szeroko wykorzystywane w uczeniu maszynowym, finansach, opiece zdrowotnej i wielu innych dziedzinach.
Entropia krzyżowa to kluczowe pojęcie zarówno w teorii informacji, jak i w uczeniu maszynowym, służące jako miara rozbieżności między dwoma rozkładami prawdopodobieństwa. W uczeniu maszynowym wykorzystywana jest jako funkcja straty do ilościowego określania rozbieżności między przewidywaniami modelu a prawdziwymi etykietami, optymalizując skuteczność modelu, zwłaszcza w zadaniach klasyfikacji.
Gradient Boosting to potężna technika uczenia maszynowego typu ensemble, stosowana do regresji i klasyfikacji. Buduje modele sekwencyjnie, zazwyczaj na bazie drzew decyzyjnych, by optymalizować predykcje, poprawiać dokładność i zapobiegać nadmiernemu dopasowaniu. Szeroko wykorzystywana w konkursach data science i rozwiązaniach biznesowych.
Algorytm k-najbliższych sąsiadów (KNN) to nieparametryczny, nadzorowany algorytm uczenia maszynowego wykorzystywany do zadań klasyfikacji i regresji. Przewiduje wyniki, znajdując 'k' najbliższych punktów danych, wykorzystując metryki odległości i głosowanie większościowe, i jest znany ze swojej prostoty oraz wszechstronności.
Klasyfikator AI to algorytm uczenia maszynowego, który przypisuje etykiety klas do danych wejściowych, kategoryzując informacje do zdefiniowanych wcześniej klas na podstawie wzorców wyuczonych z danych historycznych. Klasyfikatory są podstawowymi narzędziami w AI i data science, wspierając podejmowanie decyzji w różnych branżach.
LightGBM, czyli Light Gradient Boosting Machine, to zaawansowane środowisko boostingowe gradientowe opracowane przez Microsoft. Zaprojektowane do wysokowydajnych zadań uczenia maszynowego, takich jak klasyfikacja, ranking i regresja, LightGBM doskonale radzi sobie z obsługą dużych zbiorów danych, zużywając minimalną ilość pamięci i zapewniając wysoką dokładność.
Log loss, czyli strata logarytmiczna/entropia krzyżowa, to kluczowa miara oceny wydajności modeli uczenia maszynowego—szczególnie dla klasyfikacji binarnej—poprzez mierzenie rozbieżności między przewidywanymi prawdopodobieństwami a rzeczywistymi wynikami, karząc niepoprawne lub zbyt pewne przewidywania.
Macierz pomyłek to narzędzie uczenia maszynowego służące do oceny wydajności modeli klasyfikacyjnych, szczegółowo przedstawiające liczbę trafnych/nietrafnych pozytywnych i negatywnych przewidywań, co daje pogląd wykraczający poza samą dokładność — szczególnie przydatne w niezrównoważonych zbiorach danych.
Dowiedz się więcej o dyskryminacyjnych modelach AI—modelach uczenia maszynowego skoncentrowanych na klasyfikacji i regresji poprzez modelowanie granic decyzyjnych między klasami. Poznaj ich działanie, zalety, wyzwania oraz zastosowania w NLP, wizji komputerowej i automatyzacji AI.
Naive Bayes to rodzina algorytmów klasyfikacyjnych opartych na twierdzeniu Bayesa, stosujących prawdopodobieństwo warunkowe przy uproszczeniu polegającym na założeniu niezależności cech. Pomimo tego uproszczenia, klasyfikatory Naive Bayes są skuteczne, skalowalne i wykorzystywane w takich zastosowaniach jak wykrywanie spamu czy klasyfikacja tekstu.
Pole pod krzywą (AUC) to podstawowa miara w uczeniu maszynowym służąca do oceny skuteczności modeli klasyfikacji binarnej. Określa ogólną zdolność modelu do rozróżniania klas pozytywnych i negatywnych poprzez obliczenie pola pod krzywą ROC (Receiver Operating Characteristic).
Poznaj recall w uczeniu maszynowym: kluczowy wskaźnik do oceny wydajności modeli, zwłaszcza w zadaniach klasyfikacyjnych, gdzie prawidłowe rozpoznanie pozytywnych przypadków jest niezwykle istotne. Dowiedz się, czym jest recall, jak go obliczać, dlaczego jest ważny, gdzie znajduje zastosowanie i jak go poprawić.
Dokładność top-k to miara oceny w uczeniu maszynowym, która sprawdza, czy prawdziwa klasa znajduje się wśród k najwyżej przewidywanych klas, oferując kompleksową i elastyczną ocenę w zadaniach wieloklasowej klasyfikacji.
Uczenie nadzorowane to podstawowe podejście w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, w którym algorytmy uczą się na oznakowanych zestawach danych, aby dokonywać predykcji lub klasyfikacji. Poznaj proces, rodzaje, kluczowe algorytmy, zastosowania i wyzwania tej metody.
Uczenie nadzorowane to podstawowa koncepcja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, w której algorytmy są trenowane na oznaczonych danych, aby dokonywać trafnych predykcji lub klasyfikacji na nowych, nieznanych danych. Dowiedz się o jego kluczowych elementach, typach i zaletach.
