Добрый день, дорогие друзья!
Добро пожаловать на ознакомительный курс по машинному обучению! Если вам давно интересна эта область, и вы не знали с чего начать - эти мини-статьи подготовлены специально для Вас!
В данном микро-курсе мы пройдём основы классического машинного обучения.
Это второй урок. Опираясь на полученные знания, мы познакомимся со следующими понятиями:
- Виды классификации
1. Виды классификации
С простой постановкой задачи классификации мы разобрались на прошлом занятии. Задач классификации несколько. Допустим, у нас есть пространство объектов X, пространство правильных ответов Y и алгоритм машинного обучения А. Рассмотрим некоторый объект из пространства X (x ∈ X, "объект x принадлежит множеству объектов X"). Алгоритм A берёт объект x "на вход" и "на выход" выдаёт некоторый ответ y ∈ Y. Математики обозначают это следующим образом:
A: X → Y (Берём объекты из множества объектов X, возвращаем ответы из множества Y).
Различают следующие виды классификаций:
- Бинарная классификация.
Когда в пространстве ответов только два элемента. Например, "да" и "нет". Математики, для краткости, обозначают это так:
Y = { "да", "нет" }
Если стоит задача - определить по фотографиям, изображён мужчина или женщина - то это задача бинарной классификации. - Многоклассовая классификация.
Когда в пространстве ответов есть более двух элементов. Пример очень простой. Пусть пространство ответов:
Y = { Хонда, Тойота, Хёндай, ... }
марки автомобилей. На вход алгоритма поступает фото автомобиля. А ответ на выходе - марка. Поскольку марок автомобилей много - классов тоже много. Ведь марка автомобиля и есть класс в этой задаче! Поэтому задача классификации названа многоклассовой. - Мультиклассовая классификация.
Это не самый простой для понимания вид. Этот вид классификации - для случая, когда один объект может принадлежать нескольким классам.
Простой пример - жанры фильмов. Вы часто замечали, что жанры идут "рука об руку". Например, триллер/ужасы, комедия/романтика. Тогда рассмотрим пространство ответов:
Y = { {Это комедия?} {Это ужасы?} {Это триллер?} }
Тогда, рассмотрим фильм Пила (это объект x ∈ X, для тех, кто не знает - это ужастик). Фильм Пила попадает на вход алгоритма машинного обучения. А ответ:
Y = {{Нет} {Да} {Да}}
Если хотите потренироваться, ответьте в комментариях - какой ответ будет для комедии "Эйс Вентура"?
Друзья, мне важно знать, что вам полезны данные знания. Я желаю сделать материал максимально увлекательным! Наш второй мини-урок окончен! Далее по плану:
Признаки объектов
(бинарный, категориальный, порядковый, количественный)
Матрица объект-признак
Подписывайтесь на канал! Рад буду услышать ваши рекомендации!
С уважением, Dr. Machine Learning 🧠🖥🦸♂️