آرشیو دی ماه 1402

همواره در زندگی ما، مواردی وجود دارند که دوست داریم بدانیم اگر یک کاری را انجام دهیم نتیجه‌ی خوب یا بدی دارد؟ این کار رو چگونه انجام خواهیم داد؟ اگر بخواهیم بر اساس تجارب خودمان عمل کنیم نیاز داریم بر اساس کارهایی که قبلا انجام دادیم، و تجاربی که کسب کردیم ( یک فرآیند یادگیری رخ داده است)، برای شرایط جدید تصمیم گیری نماییم. این پارگراف بیان ساده ای از یادگیری ماشین را بیان می‌کند که تعریف دقیق و علمی آن به صورت زیر است:
طبقه‌ بندی (classification) علمی است که بر اساس داده‌های قبلی که دارای برچسب هستند، مدلی برای پیش بینی برچسب داده‌های جدید می‌سازد.
طبقه‌ بندی classification یکی از زیر شاخه‌ های اساسی یادگیری ماشین و داده کاوی است. و اساس آن داده‌های جمع‌‌آوری شده از اعمال گذشته هستند. اعمالی که بر اساس دانش فرد خبره برچسب گذاری شدند. برای اینکه یک مدل طبقه‌ بندی خوب داشته باشیم، باید با داده‌ها و ساختار آنها و نیز تعداد دسته‌ها (برچسب-کلاس-طبقه‌) اطلاع داشته باشیم. هر چند آشنایی با ساختار و نوع داده‌ها گاها عملی غیر ممکن است اما در صورت وجود یک آشنایی ساده گاها نیز می‌توان مدل طبقه بند درست را انتخاب کرد.
برای درک مفهوم طبقه‌ بندی classification یک بار دیگر پارگراف اول را بخوانید. به بیان دیگر؛ طبقه‌ بندی classification فرآیند قرار داده نمونه‌های جدید در طبقات مختلف بر اساس داده‌های قدیمی است و برای این‌کار به یک مدل طبقه‌بندی یا الگوریتم طبقه‌بندی نیاز است.
برای مطالعه بیشتر درمورد الگوریتم طبقه بندی، انواع و کاربردهای آن روی لینک زیر کلیک کنید:

https://bigpro1.com/fa/classification/