Classificação com vários rótulos

A classificação multirrótulo é um tipo de problema de aprendizado supervisionado em que o objetivo é atribuir um ou mais rótulos a uma instância ou objeto, como um computador, um script de programação ou um item de mídia digital. É uma forma de inteligência artificial que permite que computadores ou máquinas classifiquem itens com base em vários critérios ou rótulos. Esse tipo de classificação é usado em muitas áreas da ciência da computação, incluindo processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagens e categorização de músicas.

A principal diferença entre a classificação com vários rótulos e outras formas de classificação é que a classificação com vários rótulos se concentra em atribuir com precisão todos os rótulos relevantes para uma instância ou item, em vez de apenas um. Por exemplo, ao classificar uma imagem, um computador poderia ser solicitado a atribuir os rótulos "cachorro" e "ao ar livre" para descrever a cena. Ao fazer isso, ele classificou a imagem com dois rótulos em vez de apenas um.

O tipo mais comum de tarefa de classificação com vários rótulos é a classificação multiclasse, que visa atribuir os rótulos corretos a objetos ou itens que tenham várias classes (rótulos) associadas a eles. Um exemplo de classificação multiclasse é o software de reconhecimento facial, que tenta atribuir o rótulo "Face" a todas as imagens com um rosto.

Outras técnicas para realizar a classificação com vários rótulos incluem relevância binária, que divide o problema em várias tarefas de classificação binária, e métodos de base de classificação, que usam uma abordagem de classificação para atribuir rótulos a objetos ou instâncias com eficiência.

A classificação multirrótulo representa uma ferramenta valiosa para muitas aplicações e está sendo cada vez mais usada para permitir que os computadores compreendam melhor os dados complexos. Com sua capacidade de classificar com precisão objetos usando vários rótulos, ela está se mostrando uma ferramenta poderosa em uma ampla variedade de campos, desde a visão computacional até o processamento de linguagem natural, reconhecimento de música e muito mais.