Máy phân loại tĩnh LV

Một máy phân loại tĩnh, hoặc đơn giản là một trình phân loại tĩnh, là một mô hình học máy được thiết kế để gán một danh mục hoặc nhãn được xác định trước cho điểm dữ liệu đầu vào mà không xem xét bất kỳ thông tin thời gian hoặc tuần tự nào. Loại máy này thường được sử dụng trong các kịch bản học tập có giám sát trong đó dữ liệu đào tạo bao gồm các tính năng đầu vào cùng với nhãn hoặc lớp đầu ra tương ứng của chúng.

Các đặc điểm chính của máy phân loại tĩnh :

1. Các danh mục cố định : Nó hoạt động trong một tập hợp các loại hoặc lớp được xác định trước. Mô hình được đào tạo để nhận dạng các mẫu trong dữ liệu đầu vào tương ứng với một trong các lớp này.

2. Độc lập đầu vào : Không giống như các phân loại chuỗi tuần tự hoặc chuỗi thời gian, một trình phân loại tĩnh xử lý từng điểm dữ liệu đầu vào một cách độc lập, mà không xem xét bất kỳ bối cảnh thời gian hoặc chuỗi đầu vào trước đó.

3. Khả năng khái quát hóa : Sau khi được đào tạo, nó có thể khái quát các mẫu đã học của mình để phân loại các điểm dữ liệu mới, không nhìn thấy vào các danh mục được xác định trước.

4. Khả năng ứng dụng rộng : Các phân loại tĩnh được sử dụng rộng rãi trên các lĩnh vực khác nhau, bao gồm phân loại hình ảnh, phân loại văn bản, phân tích tình cảm, phát hiện thư rác, v.v.

5. Sự đa dạng về thuật toán : Có nhiều thuật toán khác nhau có thể được sử dụng để xây dựng một máy phân loại tĩnh, chẳng hạn như hồi quy logistic, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên, máy vectơ hỗ trợ (SVM) và mạng lưới thần kinh sâu (DNN) những điểm yếu.

Nguyên tắc làm việc :

Một máy phân loại tĩnh thường tuân theo các bước sau:

• Giai đoạn đào tạo :
  • Mô hình được cung cấp với một bộ dữ liệu được dán nhãn, trong đó mỗi điểm dữ liệu (hoặc thể hiện) được liên kết với nhãn lớp.
  • Thuật toán học từ bộ dữ liệu này bằng cách xác định các mẫu và mối quan hệ giữa các tính năng đầu vào và các nhãn lớp tương ứng.
  • Quá trình học tập này liên quan đến việc điều chỉnh các tham số bên trong của mô hình (trọng số và sai lệch) để giảm thiểu chức năng tổn thất đo lường sự khác biệt giữa các nhãn dự đoán và nhãn thực tế.
• Giai đoạn suy luận hoặc dự đoán :
  • Sau khi được đào tạo, mô hình có thể chấp nhận các điểm dữ liệu mới, không nhãn làm đầu vào.
  • Nó xử lý các đầu vào này thông qua các mẫu đã học của nó để tạo dự đoán cho mỗi nhãn lớp của đầu vào.
  • Nhãn dự đoán sau đó được so sánh với thực tế (nếu được biết) hoặc được sử dụng để đưa ra quyết định hoặc phân tích.

Thuận lợi :

• Đơn giản: Các phân loại tĩnh có thể đơn giản để thực hiện và hiểu.
• Hiệu quả: Đối với các nhiệm vụ trong đó bối cảnh tạm thời không quan trọng, các phân loại tĩnh có thể cung cấp các phân loại nhanh và chính xác.
• Tính linh hoạt: Chúng có thể được áp dụng cho một loạt các vấn đề và miền.