Bekijk alle inhoud met de tag Classification
Ontgrendel geautomatiseerde tekstcategorisatie in je workflows met de Tekstclassificatie-component voor FlowHunt. Classificeer moeiteloos invoertekst in door de gebruiker gedefinieerde categorieën met behulp van AI-modellen. Ondersteuning voor chatgeschiedenis en aangepaste instellingen zorgt voor contextuele en nauwkeurige classificatie, waardoor het ideaal is voor routering, tagging of contentmoderatie.
Begeleid leren is een fundamentele benadering binnen machine learning en kunstmatige intelligentie waarbij algoritmen leren van gelabelde datasets om voorspellingen of classificaties te maken. Ontdek het proces, de typen, belangrijke algoritmen, toepassingen en uitdagingen.
Een beslissingsboom is een krachtig en intuïtief hulpmiddel voor besluitvorming en voorspellende analyse, gebruikt voor zowel classificatie- als regressietaken. Door de boomstructuur is het eenvoudig te interpreteren en het wordt veel toegepast in machine learning, financiën, gezondheidszorg en meer.
Een AI-classificator is een machine learning-algoritme dat klassenlabels toekent aan invoergegevens, waarbij informatie wordt gecategoriseerd in vooraf gedefinieerde klassen op basis van geleerde patronen uit historische data. Classificators zijn fundamentele hulpmiddelen in AI en datawetenschap, en ondersteunen besluitvorming in diverse sectoren.
Een confusiematrix is een machine learning-instrument om de prestaties van classificatiemodellen te evalueren, waarbij ware/onjuiste positieven en negatieven in detail worden weergegeven voor inzichten die verder gaan dan nauwkeurigheid, vooral nuttig bij onevenwichtige datasets.
Leer over Discriminatieve AI-modellen—machine learning modellen die zich richten op classificatie en regressie door het modelleren van de scheidingslijn tussen klassen. Begrijp hoe ze werken, hun voordelen, uitdagingen en toepassingen in NLP, computervisie en AI-automatisering.
Gecontroleerd leren is een fundamenteel AI- en machine learning-concept waarbij algoritmen worden getraind op gelabelde data om nauwkeurige voorspellingen of classificaties te maken op nieuwe, ongeziene data. Leer over de belangrijkste componenten, types en voordelen.
Gradient Boosting is een krachtige machine learning-ensembletechniek voor regressie en classificatie. Het bouwt modellen sequentieel, doorgaans met beslissingsbomen, om voorspellingen te optimaliseren, de nauwkeurigheid te verbeteren en overfitting te voorkomen. Veelgebruikt in data science-wedstrijden en zakelijke oplossingen.
Het k-nearest neighbors (KNN) algoritme is een niet-parametrisch, supervised leeralgoritme dat wordt gebruikt voor classificatie- en regressietaken in machine learning. Het voorspelt uitkomsten door de 'k' dichtstbijzijnde datapunten te zoeken, gebruikmakend van afstandsmetingen en meerderheidstemming, en staat bekend om zijn eenvoud en veelzijdigheid.
Kruisentropie is een cruciaal begrip in zowel informatietheorie als machine learning en dient als een maatstaf om het verschil tussen twee waarschijnlijkheidsverdelingen te meten. In machine learning wordt het gebruikt als verliesfunctie om discrepanties tussen voorspelde uitkomsten en werkelijke labels te kwantificeren, waardoor de modelprestaties worden geoptimaliseerd, met name bij classificatietaken.
LightGBM, of Light Gradient Boosting Machine, is een geavanceerd gradient boosting framework ontwikkeld door Microsoft. Ontworpen voor high-performance machine learning taken zoals classificatie, ranking en regressie, blinkt LightGBM uit in het efficiënt verwerken van grote datasets met minimaal geheugenverbruik en hoge nauwkeurigheid.
Logverlies, of logaritmisch/cross-entropy verlies, is een belangrijke maatstaf om de prestaties van machine learning-modellen te evalueren—vooral bij binaire classificatie—door de afwijking tussen voorspelde waarschijnlijkheden en werkelijke uitkomsten te meten, waarbij onjuiste of overzekere voorspellingen worden bestraft.
Naive Bayes is een familie van classificatie-algoritmen gebaseerd op de stelling van Bayes, waarbij voorwaardelijke waarschijnlijkheid wordt toegepast met de vereenvoudigde aanname dat kenmerken voorwaardelijk onafhankelijk zijn. Ondanks deze aanname zijn Naive Bayes-classificaties effectief, schaalbaar en worden ze gebruikt in toepassingen zoals spamdetectie en tekstclassificatie.
De Oppervlakte Onder de Curve (AUC) is een fundamentele maatstaf in machine learning die wordt gebruikt om de prestaties van binaire classificatiemodellen te evalueren. Het kwantificeert het algehele vermogen van een model om positieve en negatieve klassen van elkaar te onderscheiden door het oppervlak onder de Receiver Operating Characteristic (ROC) curve te berekenen.
Ontdek recall in machine learning: een cruciale maatstaf voor het evalueren van modelprestaties, vooral bij classificatietaken waarbij het correct identificeren van positieve gevallen essentieel is. Leer de definitie, berekening, het belang, toepassingsgebieden en strategieën voor verbetering.
Top-k nauwkeurigheid is een evaluatiemetriek in machine learning die beoordeelt of de ware klasse zich onder de top k voorspelde klassen bevindt, en biedt zo een uitgebreide en vergevingsgezinde maatstaf bij multi-klasse classificatietaken.
