SL
PrijavaZačnite zdaj
Slovar pojmov

Klasifikator

Kaj je Klasifikator?

Klasifikator je model ali metoda, ki vnose uvrsti v eno od več vnaprej določenih kategorij. Klasične različice, kot so odločitvena drevesa ali naivni Bayes, se učijo na označenih primerih; jezikovni modeli lahko besedila razvrščajo tudi na podlagi opisa kategorij. Tipična uporaba so prepoznavanje neželene pošte, razvrščanje povpraševanj strank po temah in razvrščanje računov. Kakovost se meri z merili, kot so točnost, natančnost in priklic.

Kako pomaga KI.ordo

V potekih dela KI.ordo gradnik „Usmerjevalnik UI“ vnose uvrsti v do osem kategorij, na primer v predlogi „Razvrsti besedilo“.

Več o tem : Klasifikator

Ustrezne predloge

Teme

  • Razvrstitev
  • Strojno učenje
  • Kategorije

Preizkusite KI.ordo

Agenti, poteki dela in predloge v enem delovnem prostoru – brezplačna 24-urna predstavitev.

Začni predstavitev
← Vsi pojmi

Sorodni pojmi

Samodejna klasifikacija

Samodejna klasifikacija besedila, dokumente ali zapise uvrsti v vnaprej določene kategorije brez ročnega razvrščanja. Tradicionalno se modeli tega naučijo iz označenih primerov; veliki jezikovni modeli lahko kategorije dodelijo tudi samo na podlagi opisa. Tipične uporabe so razvrščanje dohodnih e-sporočil po vrsti zahteve, dodeljevanje prejemkov ali označevanje nujnih zahtevkov za podporo. Pri pomembnih primerih so priporočljiva naključna preverjanja s strani ljudi.

  • Razvrstitev
  • Avtomatizacija
  • +1
Predloga

Razvrščanje besedil

Razvrščanje besedil samodejno razvršča besedila v vnaprej določene kategorije, na primer e-pošto po vrsti zahtevka, ocene po sentimentu ali dokumente po temi. Prej je bilo za to treba učiti posebne modele na označenih primerih; danes veliki jezikovni modeli kategorije pogosto dodelijo že na podlagi opisa. Tako je mogoče povpraševanja vnaprej razvrstiti in jih hitreje usmeriti k pravi ekipi.

  • NLP
  • Razvrstitev
  • +1
Predloga

Matrika zmot

Matrika zmot (confusion matrix) je tabela, ki napovedi klasifikatorja primerja z dejanskimi razredi. Pri dveh razredih prikaže resnične pozitivne, lažne pozitivne, resnične negativne in lažne negativne primere. Iz nje je mogoče izračunati merila, kot so natančnost, priklic in ocena F1, jasno pa postane tudi, katere napake se pojavljajo. Primer: filter neželene pošte, ki mnoga prava sporočila označi kot neželena, ima veliko lažnih pozitivnih primerov, kar je pogosto dražje kot zgrešena neželena pošta.

  • Vrednotenje modelov
  • Razvrstitev
  • +1

Naive Bayes

Naivni Bayes je družina preprostih metod razvrščanja, ki temeljijo na Bayesovem izreku. Imenujejo se „naivne“, ker predpostavljajo, da so vse značilnice med seboj neodvisne, kar v praksi redko drži, a pogosto vseeno prinese dobre rezultate. Metode so hitre, potrebujejo malo podatkov za učenje in so še posebej primerne za besedila. Klasičen primer je filter neželene pošte, ki e-pošto razvršča na podlagi značilnih besed.

  • klasifikacija
  • statistika
  • +1