Klasifikasi multilabel mengacu pada tugas menetapkan sekumpulan label target ke satu contoh. Tidak seperti klasifikasi multikelas, di mana sebuah instance ditugaskan hanya ke satu kategori, klasifikasi multilabel memungkinkan klasifikasi simultan sebuah instance ke dalam beberapa kategori.
Sejarah Asal Usul Klasifikasi Multilabel dan Penyebutan Pertama Kalinya
Konsep klasifikasi multilabel dapat ditelusuri kembali ke awal tahun 2000an ketika para peneliti mulai menyadari kebutuhan akan model klasifikasi yang lebih fleksibel di berbagai bidang seperti kategorisasi teks, pengenalan gambar, dan genomik. Makalah pertama yang diketahui mengenai subjek ini diterbitkan pada tahun 1999 oleh Schapire dan Singer, yang mengusulkan metode baru untuk menangani masalah multilabel, sehingga meletakkan dasar untuk penelitian masa depan di bidang tersebut.
Informasi Lengkap tentang Klasifikasi Multilabel: Memperluas Topik
Klasifikasi multilabel sangat penting dalam berbagai aplikasi dunia nyata di mana suatu objek dapat dimasukkan ke dalam beberapa kelas atau kategori secara bersamaan. Itu dapat ditemukan di:
- Kategorisasi Teks: Menandai artikel atau postingan blog dengan banyak topik.
- Pengenalan Gambar: Mengidentifikasi banyak objek dalam suatu gambar.
- Diagnosa medis: Mendiagnosis pasien dengan berbagai penyakit atau gejala.
- Prediksi Fungsi Genomik: Mengasosiasikan gen dengan berbagai fungsi biologis.
Algoritma:
Beberapa algoritma umum yang digunakan untuk klasifikasi multilabel meliputi:
- Relevansi Biner
- Rantai Pengklasifikasi
- Label Powerset
- Kumpulan k-Label acak
- Multi-label k-Nearest Neighbors (MLkNN)
- Jaringan Neural dengan fungsi kerugian spesifik untuk masalah multilabel.
Struktur Internal Klasifikasi Multilabel: Cara Kerjanya
Klasifikasi multilabel dapat dipahami sebagai perluasan tugas klasifikasi tradisional dengan mempertimbangkan ruang label yang merupakan kumpulan kekuatan kelas individual.
- Relevansi Biner: Pendekatan ini memperlakukan setiap label sebagai masalah klasifikasi kelas tunggal yang terpisah.
- Rantai Pengklasifikasi: Rantai pengklasifikasi biner dibangun, dengan masing-masing membuat prediksi dalam konteks prediksi sebelumnya.
- Label Powerset: Pendekatan ini menganggap setiap kombinasi unik label sebagai satu kelas.
- Jaringan Syaraf: Model pembelajaran mendalam dapat disesuaikan dengan fungsi kerugian seperti entropi silang biner untuk menangani tugas multilabel.
Analisis Fitur Utama Klasifikasi Multilabel
- Kompleksitas: Kompleksitas model meningkat seiring dengan bertambahnya jumlah label.
- Saling ketergantungan: Berbeda dengan permasalahan multikelas, permasalahan multilabel seringkali mempunyai saling ketergantungan antar label.
- Metrik Evaluasi: Metrik seperti presisi, perolehan, skor F1, dan kerugian Hamming biasanya digunakan untuk mengevaluasi model multilabel.
- Ketidakseimbangan Label: Ketidakseimbangan dalam kemunculan label dapat menyebabkan model menjadi bias.
Jenis Klasifikasi Multilabel
Beberapa strategi menangani tugas klasifikasi multilabel, seperti yang diilustrasikan pada tabel di bawah:
| Strategi | Keterangan |
|---|---|
| Relevansi Biner | Perlakukan setiap label sebagai masalah klasifikasi biner independen |
| Rantai Pengklasifikasi | Membangun rantai pengklasifikasi untuk prediksi |
| Label Powerset | Memetakan setiap kombinasi label unik ke satu kelas |
| Jaringan Syaraf | Memanfaatkan arsitektur pembelajaran mendalam dengan fungsi kerugian multilabel |
Cara Penggunaan Klasifikasi Multilabel, Permasalahan dan Solusinya
Kegunaan
- Penandaan Konten: Di situs web, media, dan kantor berita.
- Kesehatan: Untuk diagnosis dan perencanaan pengobatan.
- Perdagangan elektronik: Untuk kategorisasi produk.
Masalah dan Solusi
- Ketidakseimbangan Label: Ditangani dengan teknik pengambilan sampel ulang.
- Kompleksitas Komputasi: Dikelola dengan pengurangan dimensi atau komputasi terdistribusi.
- Korelasi Label: Memanfaatkan model yang dapat menangkap dependensi label.
Ciri-ciri Utama dan Perbandingan Lain dengan Istilah Serupa
| Fitur | Klasifikasi Multilabel | Klasifikasi Multikelas |
|---|---|---|
| Penugasan Label | Banyak label | Label tunggal |
| Ketergantungan Label | Sering hadir | Tidak hadir |
| Kompleksitas | Lebih tinggi | Lebih rendah |
| Algoritma Umum | MLkNN, Relevansi Biner | SVM, Regresi Logistik |
Perspektif dan Teknologi Masa Depan Terkait Klasifikasi Multilabel
Masa depan klasifikasi multilabel cukup menjanjikan, dengan penelitian lanjutan di bidang:
- Teknik Pembelajaran Mendalam yang disesuaikan untuk tugas multilabel.
- Penanganan data berskala besar dan berdimensi tinggi secara efisien.
- Metode adaptif untuk menangani ruang label yang terus berkembang.
- Integrasi dengan pembelajaran tanpa pengawasan untuk model yang lebih tangguh.
Bagaimana Server Proxy Dapat Digunakan atau Dikaitkan dengan Klasifikasi Multilabel
Server proxy seperti OneProxy dapat berperan dalam tugas klasifikasi multilabel, terutama dalam proses pengumpulan data atau pengikisan web.
- Anonimisasi Data: Server proxy dapat digunakan untuk mengumpulkan data secara anonim, menjaga privasi.
- Proses paralel: Mendistribusikan permintaan ke berbagai proxy dapat mempercepat pengumpulan data untuk model pelatihan.
- Jangkauan Global: Proksi memungkinkan pengumpulan data spesifik wilayah, memungkinkan rangkaian pelatihan yang lebih bernuansa dan beragam.
tautan yang berhubungan
- Makalah Schapire dan Singer tentang klasifikasi multilabel
- Panduan Scikit-Learn untuk klasifikasi multilabel
- Panduan OneProxy tentang Penggunaan Proxy dalam Pembelajaran Mesin
Dengan mempelajari kompleksitas, metode, aplikasi, dan arah klasifikasi multilabel di masa depan, menjadi jelas betapa pentingnya dan berkembangnya bidang ini. Peran server proxy seperti OneProxy dalam meningkatkan pengumpulan dan analisis data semakin memperkaya lanskap multilabel klasifikasi multilabel.
