طبقه بندی

طبقه‌بندی یا Classification یکی از وظایف اصلی در یادگیری ماشین است که در آن داده‌ها به چند دسته یا گروه مختلف تقسیم می‌شوند. هدف این کار این است که ماشین بتواند الگوها و ویژگی‌های مشترک بین داده‌ها را شناسایی کرده و سپس بتواند داده‌های جدید را به دسته‌های مناسب تخصیص دهد. در ادامه، به مفاهیم اساسی و روش‌های متداول در طبقه‌بندی در یادگیری ماشین اشاره خواهم کرد:

۱. داده‌ها و ویژگی‌ها:
داده‌ها (Instances): اشیاء یا نمونه‌هایی از ورودی که می‌خواهیم طبقه‌بندی کنیم. به عنوان مثال، در مسئله تشخیص ایمیل‌های هرزنامه، هر ایمیل یک داده است.
ویژگی‌ها (Features): ویژگی‌ها و خصوصیاتی از داده‌ها که ماشین از آن‌ها برای یادگیری الگوها استفاده می‌کند. برای مثال، در تشخیص ایمیل‌های هرزنامه، ویژگی‌ها ممکن است شامل تعداد کلمات کلیدی، حاوی لینک یا نه، و … باشد.
۲. الگوریتم‌های طبقه‌بندی:
برخی از الگوریتم‌های معروف در طبقه‌بندی شامل موارد زیر هستند:

ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM): یک الگوریتم که با استفاده از یک صفحه جداکننده در فضای ویژگی‌ها، داده‌ها را به دسته‌های مختلف تخصیص می‌دهد.

شبکه‌های عصبی (Neural Networks): مدل‌های محاسباتی متشکل از لایه‌های نورون‌ها که با یادگیری وزن‌ها، توانایی طبقه‌بندی را پیدا می‌کنند.

درخت تصمیم (Decision Trees): یک ساختار درختی از سوالات بله/خیر است که به تصمیم نهایی برای طبقه‌بندی منجر می‌شود.

رگرسیون لجستیک (Logistic Regression): یک مدل خطی که برای مسائل دودویی (دو دسته) یا چند دسته‌ای (چندین دسته) مورد استفاده قرار می‌گیرد.

۳. فرآیند یادگیری:
آموزش (Training): مرحله آموزش ماشین با داده‌های آموزشی، جایی که مدل به ویژگی‌ها و الگوهای مرتبط با هر دسته آشنا می‌شود.

آزمایش (Testing): مرحله آزمایش مدل با داده‌های جدید تا اطمینان حاصل شود که مدل به درستی کار می‌کند و قابلیت طبقه‌بندی داده‌های ناشناخته را دارا است.

۴. ارزیابی:
معیارهای ارزیابی: معیارهایی نظیر دقت (Accuracy)، دقت مثبت (Precision)، بازخوانی (Recall) و اندازه‌گیری F1 از جمله معیارهای استفاده شده در ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی هستند.
در کل، طبقه‌بندی یک فرآیند مهم در یادگیری ماشین است که در بسیاری از حوزه‌های کاربردی مانند تشخیص تصاویر، پردازش زبان طبیعی، تشخیص اختلالات، و … استفاده می‌شود.