SK
Prihlásiť saZačať
Slovník pojmov

Klasifikátor

Čo je Klasifikátor?

Klasifikátor je model alebo metóda, ktorá priraďuje vstupy do jednej z viacerých vopred určených kategórií. Klasické varianty, ako sú rozhodovacie stromy alebo naivný Bayes, sa trénujú na označených príkladoch; jazykové modely dokážu texty triediť aj na základe opisu kategórií. Typické použitie zahŕňa detekciu spamu, triedenie dopytov zákazníkov podľa tém a kategorizáciu dokladov. Kvalita sa meria metrikami, ako sú správnosť, presnosť a úplnosť.

Ako pomáha KI.ordo

V postupoch KI.ordo blok „Smerovač AI“ priraďuje vstupy do najviac ôsmich kategórií, napríklad v šablóne „Kategorizovať text“.

Zistiť viac : Klasifikátor

Vhodné šablóny

Témy

  • Vyhodnotenie
  • Strojové učenie
  • kategórie

Vyskúšajte KI.ordo

Agenti, postupy a šablóny v jednom pracovnom priestore – bezplatné 24-hodinové demo.

Spustiť demo
← Všetky pojmy

Súvisiace pojmy

Automatická klasifikácia

Automatická klasifikácia priraďuje texty, dokumenty alebo záznamy do vopred definovaných kategórií bez ručného triedenia. Tradične sa to modely učia z označených príkladov; veľké jazykové modely dokážu kategórie priradiť aj len na základe opisu. Typickým použitím je triedenie prichádzajúcich e-mailov podľa typu požiadavky, priraďovanie dokladov alebo označovanie naliehavých tiketov podpory. Pri dôležitých prípadoch sa odporúčajú náhodné kontroly ľuďmi.

  • Vyhodnotenie
  • Automatizácia
  • +1
Šablóna

Klasifikácia textu

Klasifikácia textu automaticky priraďuje texty k vopred definovaným kategóriám, napríklad e-maily podľa typu požiadavky, recenzie podľa sentimentu alebo dokumenty podľa témy. Predtým to vyžadovalo trénovanie vlastných modelov na označených príkladoch; dnes veľké jazykové modely často dokážu priradiť kategórie už len na základe popisu. Umožňuje to predtriediť dopyty a rýchlejšie ich smerovať správnemu tímu.

  • NLP
  • Vyhodnotenie
  • +1
Šablóna

Matica zámen (confusion matrix)

Matica zámen (confusion matrix) je tabuľka, ktorá porovnáva predpovede klasifikátora so skutočnými triedami. Pri dvoch triedach ukazuje skutočne pozitívne, falošne pozitívne, skutočne negatívne a falošne negatívne prípady. Z nej možno vypočítať metriky, ako sú presnosť, úplnosť a skóre F1, a je jasné, aké chyby sa vyskytujú. Príklad: filter spamu, ktorý označí veľa skutočných e-mailov ako spam, má veľa falošne pozitívnych výsledkov, čo je často drahšie než prehliadnutá spamová správa.

  • Hodnotenie modelov
  • Vyhodnotenie
  • +1

Naive Bayes

Naive Bayes je rodina jednoduchých klasifikačných metód založených na Bayesovej vete. Nazývajú sa „naivné“, pretože predpokladajú, že všetky príznaky sú navzájom nezávislé, čo sa v praxi len zriedka naplní, no výsledky bývajú napriek tomu dobré. Metódy sú rýchle, potrebujú málo trénovacích dát a sú obzvlášť vhodné na texty. Klasickým príkladom je spamový filter, ktorý triedi e-maily podľa typických slov.

  • klasifikácia
  • štatistika
  • +1