मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा एक वर्गीकरणकर्ता एक मोडेल हो जुन दिइएको इनपुट डेटा बिन्दुको वर्ग वा वर्ग भविष्यवाणी गर्न प्रशिक्षित गरिन्छ। यो पर्यवेक्षित शिक्षाको आधारभूत अवधारणा हो, जहाँ एल्गोरिदमले नदेखेको डेटामा भविष्यवाणी गर्न लेबल गरिएको प्रशिक्षण डेटाबाट सिक्छ। क्लासिफायरहरू स्प्याम पत्ता लगाउने, भावना विश्लेषण, छवि पहिचान, र थप जस्ता विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ।
त्यहाँ धेरै प्रकारका वर्गीकरणहरू छन्, प्रत्येकको आफ्नै विशेषताहरू र विभिन्न प्रकारका डेटा र कार्यहरूको लागि उपयुक्तता भएको छ। वर्गीकरणका केही सामान्य प्रकारहरूमा लजिस्टिक रिग्रेसन, समर्थन भेक्टर मेसिनहरू, निर्णय रूखहरू, अनियमित वनहरू, र न्यूरल नेटवर्कहरू समावेश छन्। प्रत्येक वर्गीकरणकर्ताको आफ्नै शक्ति र कमजोरीहरू छन्, तिनीहरूलाई विशिष्ट परिदृश्यहरूको लागि उपयुक्त बनाउँदै।
लजिस्टिक रिग्रेसन एक रैखिक वर्गीकरणकर्ता हो जसले बाइनरी परिणामको सम्भावनाको भविष्यवाणी गर्दछ। यो बाइनरी वर्गीकरण कार्यहरूको लागि व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ जस्तै इमेल स्प्याम हो वा होइन भनेर भविष्यवाणी गर्ने। समर्थन भेक्टर मेशिनहरू (SVM) फिचर स्पेसमा वर्गहरूलाई उत्तम रूपमा अलग गर्ने हाइपरप्लेन फेला पारेर रैखिक र गैररेखीय वर्गीकरण कार्यहरूका लागि प्रभावकारी हुन्छन्।
निर्णय रूखहरू रूख-जस्तै संरचनाहरू हुन् जहाँ प्रत्येक आन्तरिक नोडले एक विशेषतालाई प्रतिनिधित्व गर्दछ, प्रत्येक शाखाले त्यो सुविधामा आधारित निर्णय प्रतिनिधित्व गर्दछ, र प्रत्येक पात नोडले वर्ग लेबल प्रतिनिधित्व गर्दछ। यादृच्छिक वनहरू निर्णय रूखहरूको समूह हुन् जसले धेरै रूखहरूको नतिजाहरू जम्मा गरेर भविष्यवाणी शुद्धतामा सुधार गर्दछ। न्यूरल नेटवर्कहरू, विशेष गरी गहिरो सिकाइ मोडेलहरू, अत्यधिक लचिलो वर्गीकरणकर्ताहरू हुन् जसले डेटाबाट जटिल ढाँचाहरू सिक्न सक्छन्, तिनीहरूलाई छवि र वाक् पहिचान जस्ता कार्यहरूको लागि उपयुक्त बनाउँदछ।
क्लासिफायरलाई तालिम दिने प्रक्रियाले मोडेलमा लेबल गरिएको डाटा फिडिङ समावेश गर्दछ, यसले इनपुट सुविधाहरू र लक्षित वर्गहरू बीचको ढाँचा र सम्बन्धहरू सिक्न अनुमति दिन्छ। त्यसपछि मोडेललाई डेटाको छुट्टै सेटमा मूल्याङ्कन गरिन्छ जसलाई परीक्षण सेट भनिन्छ सही भविष्यवाणी गर्नको लागि यसको प्रदर्शन मूल्याङ्कन गर्न। मेट्रिक्स जस्तै शुद्धता, परिशुद्धता, सम्झना, र F1 स्कोर सामान्यतया वर्गीकरण प्रदर्शन मूल्याङ्कन गर्न प्रयोग गरिन्छ।
गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, गुगल क्लाउडको एआई प्लेटफर्म प्रयोग गरेर क्लासिफायरहरूलाई तालिम दिन र प्रयोग गर्न सकिन्छ। यो प्लेटफर्मले स्केलमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण, तालिम र डिप्लोइ गर्ने उपकरण र पूर्वाधार प्रदान गर्दछ। सर्भरलेस प्रेडिक्शनको साथमा, प्रयोगकर्ताहरूले सर्भर वा पूर्वाधार व्यवस्थापन नगरी नयाँ डाटामा सजिलैसँग भविष्यवाणी गर्न सक्छन्, उत्पादन प्रणालीहरूमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको सिमलेस एकीकरणको लागि अनुमति दिँदै।
क्लासिफायरहरू मेसिन लर्निङ प्रणालीका अत्यावश्यक कम्पोनेन्टहरू हुन् जसले स्वचालित वर्गीकरण र भविष्यवाणी कार्यहरू सक्षम पार्छन्। प्रभावकारी मेसिन लर्निङ समाधानहरू निर्माण गर्नका लागि विभिन्न प्रकारका वर्गीकरणकर्ताहरू र तिनीहरूका अनुप्रयोगहरू बुझ्न महत्त्वपूर्ण छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
- एल्गोरिदमको हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू के हुन्?
- इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
- के हुन्छ यदि छनौट गरिएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म उपयुक्त छैन र कसरी सही छनौट गर्न सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
- तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
- TensorBoard भनेको के हो?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्