В книге вы узнаете, как работают нейроны, как обучать нейросети, как выбрать подходящую нейросеть для конкретной задачи, а также применять нейросети для решения
задач классификации, регрессии и кластеризации.
Например, в
задачах классификации изображений можно обрезать изображения так, чтобы объекты интереса занимали центральную часть.
Для анализа текста это может быть
задачей классификации текстов на категории или определения тональности.
Бухгалтерские отчёты хорошо выполняют
задачу классификации принадлежащих фирме активов, неплохо справляются с оценкой их стоимости, но плохо отражают неопределённость относительно её величины.
В
задачах классификации новостей алгоритмы классификации используются для определения темы статьи, источника информации или оценки достоверности новости.
Привет! Меня зовут Лампобот, я компьютерная программа, которая помогает делать
Карту слов. Я отлично
умею считать, но пока плохо понимаю, как устроен ваш мир. Помоги мне разобраться!
Спасибо! Я стал чуточку лучше понимать мир эмоций.
Вопрос: вальс-бостон — это что-то нейтральное, положительное или отрицательное?
В
задачах классификации модель обучается прогнозировать класс или категорию, к которой принадлежит объект на основе его характеристик или признаков.
Для некоторых метрик качества модели для
задач классификации возможно определить хорошие, средние и плохие значения.
В
задаче классификации картинок с котами и собаками у нас есть 1000 картинок, и модель правильно классифицировала 900 из них.
В
задаче классификации писем на спам и не спам, модель должна максимизировать количество обнаруженных спам-писем.
В данной
задаче классификации значение 0 соответствует классу "не выжил", а значение 1 соответствует классу "выжил".
Обучение с учителем включает два основных типа задач: регрессия и классификация. Давайте посмотрим на типичный пример
задачи классификации.
Затем названия категорий попарно объединяют, таким образом получая новые сочетания категорий (например, «X хорошо», «Y плохо», «Y хорошо», «X плохо»), оставляя перед испытуемыми прежнюю
задачу классификации слов.
Функция Softmax: Функция softmax обычно используется в
задачах классификации нескольких классов.
Для решения
задач классификации используются различные алгоритмы и методы, включая логистическую регрессию, метод опорных векторов (SVM), решающие деревья, случайные леса, градиентный бустинг и нейронные сети.
Достичь абсолютной точности (1.0) в реальных
задачах классификации текста обычно бывает сложно, так как тексты могут быть многозначными и содержать разнообразные варианты фраз.
Например, в
задаче классификации искусственный интеллект может стремиться определить истинность принадлежности объекта к определённому классу или категории.
Например, для
задачи классификации можно использовать метрики качества, такие как точность (accuracy), точность (precision), полнота (recall), F-мера (F1-score) и ROC AUC.
Исходя из целей и
задач классификации систем, определяется и систематизация документов.
Как вы наверно уже поняли, главная
задача классификации – понять основные потребности человека, его мотивы, интересы или выгоды, которые он ищет.
Отчасти это произошло оттого, что филологическая работа, казалось, успешно завершилась приемлемым решением поставленной ею себе сложной
задачи классификации загадки.
Именно поэтому важная
задача классификации политических партий по принадлежности к тому или иному идеологическому направлению, по крайней мере, с начала XX века, не имела простого решения.
Современные исследования свойств нейронных систем, в первую очередь, связаны с математическими
задачами классификации и соответственно с нахождением оптимальных методов формирования весов межнейронных связей.
Одна из важнейших
задач классификации как научной процедуры – разделить источники на такие группы, которые предполагают сходную методику исследования.
Формально,
задача классификации состоит в создании системы категорирования, а именно, – в выделении категорий и создании классификационной схемы, как способа отнесения элемента классификации к категории.
В силу своей многообразности, всякий исследователь религий стоит перед
задачей классификации изучаемой им области.
Таким образом,
задача классификации резко упрощается – нам не нужно отдельно анализировать ни жанры, обособленные тематикой («спортивный», «военный», «криминальный», «исторический»), ни жанры, обособленные производственные особенностями («мюзикл», «анимация», «мокьюментари», «скринлайф»).
Как и логистическая регрессия, он может быстро изучить линейное разделение в пространстве признаков для
задач классификации двух классов, хотя, в отличие от логистической регрессии, он обучается с использованием алгоритма оптимизации стохастического градиентного спуска и не предсказывает калиброванные вероятности.
Граница решения (Decision boundary)– это разделитель между классами, изученными моделью в
задачах классификации двоичного класса или нескольких классов.
Двоичная, бинарная или дихотомическая классификация (Binary classification) – это
задача классификации элементов заданного множества в две группы (определение, какой из групп принадлежит каждый элемент множества) на основе правила классификации.
В
задачах классификации используется алгоритм для точного распределения тестовых данных по определённым категориям, например, при отделении яблок от апельсинов.
Таким образом, была решена
задача классификации папиллярных узоров, что позволяло осуществлять быстрый поиск нужной регистрационной карты.
Поэтому возникает вопрос, какими средствами располагает наше мышление для того, чтобы и в этих случаях справедливо решать логические
задачи классификации.
Какой бы чёрной ни была работа собирателя, она должна быть выполнена прежде, чем мы приступим к более возвышенным научным
задачам классификации, анализа, эксперимента и разработки теории.
Знание математики и физики на университетском уровне даст иной взгляд на нетривиальную
задачу классификации женщин.
Представьте, что у вас есть обучающий набор данных для
задачи классификации изображений.
SVM стало мощным алгоритмом для решения
задач классификации и регрессии, основанным на идее нахождения гиперплоскости, которая наилучшим образом разделяет данные разных классов.
В
задаче классификации новостей на две категории – политика и спорт – модель классифицировала 200 статей, из которых 150 статей по политике и 50 статей по спорту.
Например, в
задаче классификации изображений датасет может включать в себя тысячи фотографий собак, каждая из которых помечена как «собака», и тысячи фотографий кошек, каждая из которых помечена как «кошка».
Обучение моделей: датасеты используются для обучения моделей машинного обучения, которые могут выполнять
задачи классификации, регрессии, кластеризации и другие.
– Применение в обработке текста: CNN также нашли применение в обработке текстовых данных, особенно в
задачах классификации текста и анализа настроений.
Научились создавать сети для решения
задач классификации, кластеризации, прогнозирования, предсказания.
Вращательная инвариантность (Rotational invariance) в
задаче классификации изображений – это способность алгоритма успешно классифицировать изображения даже при изменении ориентации изображения.
Они нашли своё применение в области распознавания образов, для решения
задач классификации и т. д.