Klasyfikacja wieloznakowa

Klasyfikacja wieloetykietowa jest rodzajem nadzorowanego problemu uczenia się, w którym celem jest przypisanie jednego lub więcej znaczników do instancji lub obiektu, takiego jak komputer, skrypt programistyczny lub element mediów cyfrowych. Jest to forma sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom lub maszynom klasyfikowanie elementów na podstawie wielu kryteriów lub etykiet. Ten rodzaj klasyfikacji jest wykorzystywany w wielu dziedzinach informatyki, w tym w przetwarzaniu języka naturalnego, rozpoznawaniu obrazów i kategoryzacji muzyki.

Podstawową różnicą między klasyfikacją wieloznakową a innymi formami klasyfikacji jest to, że klasyfikacja wieloznakowa koncentruje się na dokładnym przypisaniu wszystkich odpowiednich etykiet dla instancji lub elementu, a nie tylko jednej. Na przykład, podczas klasyfikacji obrazu, komputer może zostać poproszony o przypisanie etykiet "pies" i "na zewnątrz" w celu opisania sceny. W ten sposób sklasyfikuje obraz za pomocą dwóch etykiet zamiast tylko jednej.

Najczęstszym typem zadania klasyfikacji wieloznaczeniowej jest klasyfikacja wieloklasowa, której celem jest przypisanie prawidłowych etykiet do obiektów lub elementów, które mają wiele klas (etykiet) z nimi powiązanych. Przykładem klasyfikacji wieloklasowej jest oprogramowanie do rozpoznawania twarzy, które próbuje przypisać etykietę "Twarz" do wszystkich obrazów z twarzą.

Inne techniki przeprowadzania klasyfikacji wieloznakowej obejmują binarną istotność, która dzieli problem na wiele zadań klasyfikacji binarnej, oraz metody oparte na rankingu, które wykorzystują podejście rankingowe do efektywnego przypisywania etykiet do obiektów lub instancji.

Klasyfikacja wieloetykietowa stanowi cenne narzędzie w wielu zastosowaniach i jest coraz częściej wykorzystywana w celu umożliwienia komputerom lepszego zrozumienia złożonych danych. Dzięki możliwości dokładnego klasyfikowania obiektów przy użyciu wielu etykiet, okazuje się być potężnym narzędziem w wielu różnych dziedzinach, od wizji komputerowej po przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie muzyki i wiele innych.