Təsnifat tapşırığı

Vikipediya, azad ensiklopediya
Jump to navigation Jump to search
Maşın öyrənməsi
intellektual verilənlərin analizi
Kernel Machine.svg
Tapşırıqlar
Supervizorlu öyrənmə
(Klassifikasiya • Reqressiya)
Klasterləşdirmə
Ölçü azaldılması
Strukturlaşdırılmış proqnoz
Anomaliya aşkarlama
Neyron şəbəkələr
Nəzəriyyə
Konfranslar və jurnallar

Təsnifat tapşırığı — bir növ siniflərə bölünən bir çox obyektin (vəziyyətin) olduğu vəzifə. Onların hansı siniflərə aid olduğu bilinən sonlu çoxluq bir cisim verilir. Bu çoxluq seçmə adlanır. Qalan obyektlərin sinif mənsubiyyəti məlum deyil. İlkin çoxluqdan ixtiyari bir obyekti təsnif etməyə qadir olan bir alqoritm qurmaq tələb olunur.

Bir obyekti təsnif etmək — bu obyektin aid olduğu sinifin nömrəsini (və ya adını) göstərmək deməkdir.

Bir obyektin təsnifatı — müəyyən bir obyektə tətbiqi nəticəsində təsnifat alqoritmi tərəfindən verilmiş sinif nömrəsi və ya adı.

Riyazi statistikada təsnifat problemləri ayrı-seçkilik təhlili problemləri də adlanır. Maşın öyrənməsində təsnifat problemi, xüsusən də müəllimlə təlim şəklində bir təcrübə qurarkən süni neyron şəbəkələri metodlarından istifadə edilməklə həll edilir.

Təcrübə qurmağın başqa yolları da var — müəllim olmadan öyrənmək, ancaq başqa bir problemi həll etmək üçün istifadə olunur — klasterləşmə və ya taksonomiya. Bu tapşırıqlarda təlim nümunələrinin obyektlərinin siniflərə ayrılması göstərilmir və obyektlərin yalnız bir-birlərinə oxşarlığı əsasında təsnifləşdirilməsi tələb olunur. Bəzi tətbiq olunan sahələrdə və hətta riyazi statistikanın özündə də, vəzifələrin yaxınlığı səbəbindən çoxluq problemləri tez-tez təsnifat problemlərindən fərqlənmir.

Təsnifat problemlərinin həlli üçün bəzi alqoritmlər müəllimlə tədris və müəllimsiz öyrənmə məsələlərini birləşdirir, məsələn, Kohonen neyron şəbəkələrinin versiyalarından biri — müəllimlə öyrədilmiş vektor kvantlaşdırma şəbəkələridir.

Tapşırığın riyazi ifadəsi[redaktə | əsas redaktə]

Tutalım obyektlərin təsviri toplusu olsun, - sinif nömrələrinin (və ya adların) məcmusu. Naməlum bir 'hədəf asılılığı' xəritəçəkmə var , dəyərləri yalnız son təlim çoxluğunun obyektlərində məlumdur Bir alqoritm qurmaq tələb olunur , ixtiyari bir obyekti təsnif edə bilir .

Tapşırığın ehtimal olunan ifadəsi[redaktə | əsas redaktə]

Daha ümumi bir problemin ehtimal olunan ifadəsidir. "Obyekt, sinif" cütlüklərinin nın naməlum bir ehtimal ölçüsü   olduğu ehtimal olunur. Son təlim nümunəsi = ehtimal ölçməsinə görə . X-də ixtiyari bir obyekt təsnif edə bilən alqoritminin qurulması tələb olunur.

Xarici keçidlər[redaktə | əsas redaktə]

Ədəbiyyat[redaktə | əsas redaktə]

  • Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. — М.: Финансы и статистика, 1989.
  • Вапник В. Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. — М.: Наука, 1979.
  • Журавлев Ю. И., Рязанов В. В., Сенько О. В. «Распознавание». Математические методы. Программная система. Практические применения. — М.: Фазис, 2006. ISBN 5-7036-0108-8.
  • Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. — Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. ISBN 5-86134-060-9.
  • Шлезингер М., Главач В. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию. — Киев: Наукова думка, 2004. ISBN 966-00-0341-2.
  • Hastie, T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. — Springer-Verlag, 2001. — 533 p. — ISBN 0-387-95284-5..
  • Mitchell T. Machine Learning. — McGraw-Hill Science/Engineering/Math, 1997. ISBN 0-07-042807-7.