मल्टीलेबल वर्गीकरण

मल्टीलेबल वर्गीकरण एक प्रकार की पर्यवेक्षित शिक्षण समस्या है जहां लक्ष्य किसी उदाहरण या ऑब्जेक्ट, जैसे कंप्यूटर, प्रोग्रामिंग स्क्रिप्ट, या डिजिटल मीडिया के एक आइटम को एक या अधिक टैग निर्दिष्ट करना है। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक रूप है जो कंप्यूटर या मशीनों को कई मानदंडों या लेबलों के आधार पर वस्तुओं को वर्गीकृत करने में सक्षम बनाता है। इस प्रकार के वर्गीकरण का उपयोग कंप्यूटर विज्ञान के कई क्षेत्रों में किया जाता है, जिसमें प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, छवि पहचान और संगीत वर्गीकरण शामिल हैं।

मल्टीलेबल और वर्गीकरण के अन्य रूपों के बीच प्राथमिक अंतर यह है कि मल्टीलेबल वर्गीकरण केवल एक के बजाय किसी उदाहरण या आइटम के लिए सभी प्रासंगिक लेबलों को सटीक रूप से निर्दिष्ट करने पर केंद्रित है। उदाहरण के लिए, किसी छवि को वर्गीकृत करते समय, कंप्यूटर को दृश्य का वर्णन करने के लिए "कुत्ता" और "आउटडोर" लेबल निर्दिष्ट करने के लिए कहा जा सकता है। ऐसा करके इसने छवि को केवल एक के बजाय दो लेबल के साथ वर्गीकृत किया है।

मल्टीलेबल वर्गीकरण कार्य का सबसे आम प्रकार मल्टी-क्लास वर्गीकरण है, जिसका उद्देश्य उन वस्तुओं या वस्तुओं को सही लेबल निर्दिष्ट करना है जिनके साथ कई वर्ग (लेबल) जुड़े हुए हैं। बहु-वर्ग वर्गीकरण का एक उदाहरण चेहरे की पहचान करने वाला सॉफ़्टवेयर है, जो चेहरे वाली सभी छवियों को "चेहरे" का लेबल निर्दिष्ट करने का प्रयास करता है।

मल्टीलेबल वर्गीकरण करने की अन्य तकनीकों में बाइनरी प्रासंगिकता शामिल है, जो समस्या को कई बाइनरी वर्गीकरण कार्यों में विभाजित करती है, और रैंक-बेस विधियां, जो वस्तुओं या उदाहरणों को कुशलतापूर्वक लेबल निर्दिष्ट करने के लिए रैंक किए गए दृष्टिकोण का उपयोग करती हैं।

मल्टीलेबल वर्गीकरण कई अनुप्रयोगों के लिए एक मूल्यवान उपकरण का प्रतिनिधित्व करता है और कंप्यूटर को जटिल डेटा को बेहतर ढंग से समझने में सक्षम बनाने के लिए इसका तेजी से उपयोग किया जा रहा है। कई लेबलों का उपयोग करके वस्तुओं को सटीक रूप से वर्गीकृत करने की अपनी क्षमता के साथ, यह कंप्यूटर विज़न से लेकर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, संगीत पहचान और बहुत कुछ जैसे विभिन्न क्षेत्रों में एक शक्तिशाली उपकरण साबित हो रहा है।