طبقه بندی چند برچسبی به وظیفه اختصاص مجموعه ای از برچسب های هدف به یک نمونه اشاره دارد. برخلاف طبقه‌بندی چند کلاسه، که در آن یک نمونه تنها به یک دسته اختصاص داده می‌شود، طبقه‌بندی چند برچسبی امکان طبقه‌بندی همزمان یک نمونه را به چند دسته می‌دهد.
تاریخچه پیدایش طبقه بندی چند برچسبی و اولین ذکر آن
مفهوم طبقه‌بندی چند برچسبی را می‌توان به اوایل دهه 2000 ردیابی کرد، زمانی که محققان نیاز به مدل‌های طبقه‌بندی انعطاف‌پذیرتر را در زمینه‌هایی مانند طبقه‌بندی متن، تشخیص تصویر و ژنومیک تشخیص دادند. اولین مقاله شناخته شده در مورد این موضوع در سال 1999 توسط Schapire و Singer منتشر شد که روش جدیدی را برای رسیدگی به مشکلات چند برچسبی پیشنهاد کرد و پایه و اساس تحقیقات آینده در این منطقه را گذاشت.
اطلاعات دقیق در مورد طبقه بندی چند برچسب: گسترش موضوع
طبقه بندی چند برچسبی به ویژه در برنامه های مختلف دنیای واقعی که یک شی می تواند به کلاس ها یا دسته های متعدد به طور همزمان تعلق داشته باشد بسیار حیاتی است. می توان آن را در:
- دسته بندی متن: برچسب گذاری مقالات یا پست های وبلاگ با چندین موضوع.
- تشخیص تصویر: شناسایی چندین شی در یک تصویر
- تشخیص پزشکی: تشخیص بیماران با چندین بیماری یا علائم.
- پیش بینی عملکرد ژنومی: ارتباط ژن ها با عملکردهای بیولوژیکی متعدد
الگوریتم ها:
برخی از الگوریتم های رایج مورد استفاده برای طبقه بندی چند برچسبی عبارتند از:
- ارتباط باینری
- زنجیره های طبقه بندی کننده
- برچسب پاورست
- مجموعه‌های برچسب تصادفی k
- K-نزدیک‌ترین همسایگان چند برچسبی (MLkNN)
- شبکه های عصبی با توابع از دست دادن خاص برای مشکلات چند برچسبی.
ساختار داخلی طبقه بندی چند برچسب: چگونه کار می کند
طبقه‌بندی چند برچسبی را می‌توان به‌عنوان گسترش وظایف طبقه‌بندی سنتی با در نظر گرفتن فضای برچسبی که مجموعه قدرتی از کلاس‌های جداگانه است درک کرد.
- ارتباط باینری: این رویکرد هر برچسب را به عنوان یک مشکل طبقه بندی تک طبقه جداگانه در نظر می گیرد.
- زنجیره های طبقه بندی کننده: زنجیره‌ای از طبقه‌بندی‌کننده‌های باینری ساخته می‌شوند که هر کدام یک پیش‌بینی را در زمینه پیش‌بینی‌های قبلی انجام می‌دهند.
- مجموعه قدرت برچسب: این رویکرد هر ترکیب منحصربه‌فردی از برچسب‌ها را به عنوان یک کلاس واحد در نظر می‌گیرد.
- شبکه های عصبی: مدل های یادگیری عمیق را می توان با توابع از دست دادن مانند آنتروپی متقاطع باینری برای رسیدگی به وظایف چند برچسبی سفارشی کرد.
تجزیه و تحلیل ویژگی های کلیدی طبقه بندی چند برچسبی
- پیچیدگی: با افزایش تعداد برچسب ها، پیچیدگی مدل افزایش می یابد.
- وابستگی متقابل: بر خلاف مسائل چند طبقه، مسائل چند برچسبی اغلب وابستگی متقابل بین برچسب ها دارند.
- معیارهای ارزیابی: معیارهایی مانند دقت، یادآوری، امتیاز F1 و از دست دادن همینگ معمولاً برای ارزیابی مدل‌های چند برچسبی استفاده می‌شوند.
- عدم تعادل برچسب: عدم تعادل در رخدادهای برچسب می تواند منجر به مدل های مغرضانه شود.
انواع طبقه بندی چند برچسبی
چندین استراتژی وظیفه طبقه بندی چند برچسبی را انجام می دهند، همانطور که در جدول زیر نشان داده شده است:
| استراتژی | شرح |
|---|---|
| ارتباط باینری | هر برچسب را به عنوان یک مشکل طبقه بندی باینری مستقل در نظر می گیرد |
| زنجیره های طبقه بندی کننده | زنجیره ای از طبقه بندی کننده ها را برای پیش بینی می سازد |
| برچسب پاورست | هر ترکیب برچسب منحصر به فرد را به یک کلاس نگاشت می کند |
| شبکه های عصبی | از معماری های یادگیری عمیق با توابع از دست دادن چند برچسب استفاده می کند |
راه های استفاده از طبقه بندی چند برچسبی، مسائل و راه حل های آنها
استفاده می کند
- برچسب گذاری محتوا: در وب سایت ها، رسانه ها و خبرگزاری ها.
- مراقبت های بهداشتی: برای تشخیص و برنامه ریزی درمان.
- تجارت الکترونیک: برای دسته بندی محصولات
مشکلات و راه حل ها
- عدم تعادل برچسب: با تکنیک‌های نمونه‌گیری مجدد پرداخته شده است.
- پیچیدگی محاسباتی: با کاهش ابعاد یا محاسبات توزیع شده مدیریت می شود.
- همبستگی برچسب ها: استفاده از مدل هایی که می توانند وابستگی های برچسب را دریافت کنند.
ویژگی های اصلی و مقایسه های دیگر با اصطلاحات مشابه
| ویژگی | طبقه بندی چند برچسبی | طبقه بندی چند طبقه |
|---|---|---|
| تخصیص برچسب | چندین برچسب | تک برچسب |
| وابستگی برچسب | اغلب وجود دارد | غایب |
| پیچیدگی | بالاتر | پایین تر |
| الگوریتم های رایج | MLkNN، ارتباط باینری | SVM، رگرسیون لجستیک |
دیدگاه ها و فناوری های آینده مرتبط با طبقه بندی چند برچسبی
آینده طبقه‌بندی چند برچسبی با تحقیقات مستمر در زمینه‌های زیر امیدوارکننده است:
- تکنیک های یادگیری عمیق که برای کارهای چند برچسبی طراحی شده است.
- مدیریت کارآمد داده های در مقیاس بزرگ و با ابعاد بالا.
- روش‌های تطبیقی برای مدیریت فضاهای برچسب در حال تکامل.
- ادغام با یادگیری بدون نظارت برای مدل های قوی تر.
چگونه می توان از سرورهای پروکسی استفاده کرد یا با دسته بندی چند برچسبی مرتبط شد
سرورهای پراکسی مانند OneProxy می‌توانند در وظایف طبقه‌بندی چند برچسبی، به ویژه در فرآیندهای جمع‌آوری داده‌ها یا خراش دادن وب، نقش داشته باشند.
- ناشناس سازی داده ها: از سرورهای پروکسی می توان برای جمع آوری داده ها به صورت ناشناس و حفظ حریم خصوصی استفاده کرد.
- پردازش موازی: توزیع درخواست ها در پراکسی های مختلف می تواند سرعت جمع آوری داده ها را برای مدل های آموزشی افزایش دهد.
- دسترسی جهانی: پراکسی‌ها جمع‌آوری داده‌های خاص منطقه را امکان‌پذیر می‌کنند و به مجموعه‌های آموزشی متنوع‌تر و ظریف‌تر اجازه می‌دهند.
لینک های مربوطه
- مقاله Schapire و Singer در مورد طبقه بندی چند برچسبی
- راهنمای Scikit-Learn برای طبقه بندی چند برچسبی
- راهنمای OneProxy در مورد استفاده از پروکسی در یادگیری ماشین
با بررسی پیچیدگی ها، روش ها، کاربردها و جهت گیری های آتی طبقه بندی چند برچسبی، مشخص می شود که این زمینه چقدر حیاتی و در حال تکامل است. نقش سرورهای پراکسی مانند OneProxy در افزایش جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، چشم‌انداز چندوجهی طبقه‌بندی چند برچسبی را بیشتر غنی می‌کند.
