Koneoppiminen on nykymaailmassa erittäin tärkeää, sillä tekoäly nähdään kiinteänä osana sitä. Tietokonealgoritmien tutkiminen datan avulla on sitä, mitä koneoppiminen tekee. He keräävät tietoa, joka tunnetaan myös "koulutusdatana ennustaakseen ja miten se suorittaa tehtävät". Koneoppimista käytetään monilla aloilla, kuten lääketieteessä, sähköpostien suodattamisessa jne. Klusterit ja luokittelu käyttävät tilastollista menetelmää tiedon keräämiseen, erityisesti koneoppimisen alalla.
Klusterit vs luokittelu
Ero klusteroinnin ja luokituksen välillä on se, että klusterointi järjestää objektit tai tiedot klustereihin, joilla voi olla samankaltaisuutta keskenään, mutta kahden eri klusterin objektit ovat erilaisia. Klusteroinnin motiivi on jakaa koko data eri klustereihin. Luokittelu on prosessi, jossa objektit järjestetään luokkien mukaan ja säännöt on jo ennalta määrätty.
Klusterointia kutsutaan koneoppimisessa myös klusterianalyysiksi. Se on prosessi, jossa objekti ryhmitellään siten, että klustereiden sisällä olevilla objekteilla on samanlaiset ominaisuudet, mutta toiseen klusteriin verrattuna se on hyvin erilainen kuin se. Tätä klusterointitekniikkaa käytetään tilastollisessa ja tutkivassa data-analyysissä prosessissa, kuten kuva-analyysissä, tietojen pakkaamisessa, tiedonhaussa, hahmontunnistuksessa, bioinformatiikassa, tietokonegrafiikassa ja koneoppimisessa.
Luokittelua kutsutaan myös tilastolliseksi luokitukseksi koneoppimisessa. Se on prosessi, jossa esineet luokitellaan ja laitetaan joukkoon luokiteltuja osastoja. Luokittelu tehdään kvantitatiivisten havaintojen perusteella. Luokituksen sisältävä algoritmi tunnetaan luokittelijana. Luokittelu perustuu kaksivaiheiseen prosessiin: oppimisvaiheeseen ja luokitteluvaiheeseen.
Klusteroinnin ja luokituksen vertailutaulukko
| Vertailuparametrit | Klusterointi | Luokittelu |
| Määritelmä | Klusterointi on tekniikka, jossa ryhmän objektit ryhmitellään, joilla on yhtäläisyyksiä. | Luokittelu on prosessi, jossa havainto luokitellaan tietokoneohjelman syötteeksi. |
| Data | Klusterointi ei vaadi koulutustietoja. | Luokittelu vaatii harjoitustietoja. |
| Vaihe | Se sisältää yksivaiheisen eli ryhmittelyn. | Se sisältää kaksivaiheisen: harjoitustiedot ja testauksen. |
| Merkinnät | Se käsittelee merkitsemättömiä tietoja. | Se käsittelee prosesseissaan sekä merkittyjä että merkitsemättömiä tietoja. |
| Tavoite | Sen päätavoitteena on purkaa piilevä kuvio sekä kapeat suhteet. | Sen tavoitteena on määritellä ryhmä, johon objektit kuuluvat. |
Mitä on klusterointi?
Klusterointi on osa koneoppimista, joka ryhmittelee tiedot klustereihin, joilla on suuri samankaltaisuus, mutta eri klusterit voivat poiketa toisistaan. Se on ohjaamattoman oppimisen menetelmä, ja sitä käytetään hyvin yleisesti tilastotietojen analysointiin. On olemassa erilaisia klusterointialgoritmeja, kuten K-means, DBSCAN, Fuzzy C-means, Hierarchical clustering ja Gaussian (EM).
Klusterointi ei vaadi koulutustietoja. Luokitukseen verrattuna klusterointi on vähemmän monimutkaista, koska se sisältää vain tietojen ryhmittelyn. Se ei anna tunnisteita jokaiselle ryhmälle, kuten luokittelu. Siinä on yksivaiheinen prosessi, joka tunnetaan nimellä ryhmittely. Klusterointi voidaan muotoilla monitavoitteeksi optimointiongelmaksi, joka keskittyy useampaan kuin yhteen ongelmaan.
Klusterin loivat ensimmäisen kerran Driver ja Kroeber antropologian alalla vuonna 1932. Sitten eri henkilöt esittelivät sen eri alalle. Cartell käytti yleistä klusterointia ominaisuusteorian luokitteluun persoonallisuuspsykologiassa vuonna 1943. Se voidaan karkeasti erottaa nimellä Hard Clustering ja Soft Clustering. Siinä on erilaisia sovelluksia, kuten asiakkaiden erottelu, sosiaalisten verkostojen analyysi, dynaamisten datatrendien havaitseminen ja pilvilaskentaympäristöt.
Mikä on luokittelu?
Luokittelua käytetään periaatteessa hahmontunnistukseen, jossa tuloarvolle annetaan lähtöarvo, kuten klusterointia. Luokittelu on tekniikka, jota käytetään tiedon louhinnassa, mutta myös koneoppimisessa. Koneoppimisessa tulos on tärkeä rooli, ja luokittelua ja regressiota tarvitaan. Molemmat ovat valvottuja oppimisalgoritmeja, toisin kuin klusterointi.
Kun lähdöllä on diskreetti arvo, sitä pidetään luokitusongelmana. Luokittelualgoritmit auttavat ennustamaan tietyn datan ulostuloa, kun niille syötetään. Luokituksia voi olla monenlaisia, kuten binääriluokitus, moniluokkaluokitus jne. Erityyppisiä luokituksia ovat myös hermoverkot, lineaariset luokittimet: logistinen regressio, naiivi Bayes-luokitus: satunnainen metsä, päätöspuut, lähin naapuri, tehostetut puut.
Luokittelualgoritmin eri sovellukset sisältävät puheentunnistuksen, biometrisen tunnistamisen, käsinkirjoituksen tunnistuksen, sähköpostin roskapostin havaitsemisen, pankkilainan hyväksymisen, asiakirjojen luokituksen jne. Luokitus vaatii koulutusdataa, ja se vaatii ennalta määritettyjä tietoja, toisin kuin klusterointi. Se on hyvin monimutkainen prosessi. Se on seurausta ohjatusta oppimisesta. Se käsittelee sekä merkittyjä että merkitsemättömiä tietoja. Se sisältää kaksi prosessia: koulutus ja testaus.
Tärkeimmät erot klusteroinnin ja luokituksen välillä
Johtopäätös
Klusterointi ja luokittelu ovat molemmat koneoppimisen alalla käytettyjä tilastotietoja. Molemmat ovat tärkeitä algoritmien hallinnassa. Molemmilla on sama toiminto kuin tietojen jakaminen ryhmiin, toinen klusteriin ja toinen luokkiin. Molemmat ovat erittäin tärkeitä digitaalisen maailman ja tekoälyn aikakaudella.
Molempia tarvitaan valtavaan tiedon ja kehityksen yhdistämiseen.
Klusterit ja luokittelu auttavat myös ratkaisemaan globaaleja ongelmia, kuten köyhyyttä, rikollisuutta ja sairauksia tiedonkeruun avulla. Klusterilla ei ole tarkkaa määritelmää, joka olisi määriteltävä oikein, ja sitä on erittäin vaikea arvioida. Sitä vastoin luokittelu "luokittaja" ja se arvioidaan yleisten mittareiden avulla.
