การจำแนกประเภทหลายป้ายกำกับหมายถึงงานในการกำหนดชุดป้ายกำกับเป้าหมายให้กับอินสแตนซ์เดียว ต่างจากการจำแนกประเภทหลายคลาสที่อินสแตนซ์ถูกกำหนดให้กับหมวดหมู่เดียวเท่านั้น การจำแนกประเภทหลายป้ายกำกับช่วยให้สามารถจำแนกอินสแตนซ์ออกเป็นหลายหมวดหมู่พร้อมกันได้
ประวัติความเป็นมาของการจำแนกประเภทหลายฉลากและการกล่าวถึงครั้งแรก
แนวคิดของการจำแนกประเภทหลายฉลากสามารถย้อนกลับไปในช่วงต้นทศวรรษ 2000 เมื่อนักวิจัยเริ่มตระหนักถึงความจำเป็นในแบบจำลองการจำแนกประเภทที่ยืดหยุ่นมากขึ้นในสาขาต่างๆ เช่น การจัดหมวดหมู่ข้อความ การจดจำรูปภาพ และจีโนมิกส์ บทความแรกที่ทราบเกี่ยวกับเรื่องนี้ได้รับการตีพิมพ์ในปี 1999 โดย Schapire และ Singer ซึ่งเสนอวิธีการใหม่ในการจัดการปัญหาหลายฉลาก โดยวางรากฐานสำหรับการวิจัยในอนาคตในพื้นที่นี้
ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับการจำแนกประเภทหลายป้ายกำกับ: การขยายหัวข้อ
การจำแนกประเภทหลายป้ายกำกับมีความสำคัญอย่างยิ่งในการใช้งานจริงต่างๆ ซึ่งออบเจ็กต์สามารถอยู่ในหลายคลาสหรือหมวดหมู่พร้อมกันได้ สามารถพบได้ใน:
- การจัดหมวดหมู่ข้อความ: การแท็กบทความหรือบล็อกโพสต์ที่มีหลายหัวข้อ
- การจดจำภาพ: การระบุวัตถุหลายชิ้นภายในภาพ
- การวินิจฉัยทางการแพทย์: การวินิจฉัยผู้ป่วยที่มีโรคหรืออาการหลายอย่าง
- การทำนายฟังก์ชันจีโนม: การเชื่อมโยงยีนกับหน้าที่ทางชีววิทยาหลายอย่าง
อัลกอริทึม:
อัลกอริธึมทั่วไปบางส่วนที่ใช้สำหรับการจำแนกประเภทหลายป้ายกำกับ ได้แก่:
- ความเกี่ยวข้องไบนารี
- โซ่ลักษณนาม
- ป้ายกำกับ Powerset
- ชุดป้ายกำกับ k แบบสุ่ม
- k-เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (MLkNN) หลายป้ายกำกับ
- โครงข่ายประสาทเทียมที่มีฟังก์ชันการสูญเสียเฉพาะสำหรับปัญหาหลายป้ายกำกับ
โครงสร้างภายในของการจำแนกประเภทหลายฉลาก: วิธีการทำงาน
การจำแนกประเภทหลายป้ายกำกับสามารถเข้าใจได้ว่าเป็นการขยายงานการจำแนกประเภทแบบดั้งเดิมโดยการพิจารณาพื้นที่ป้ายกำกับที่เป็นชุดพลังของแต่ละคลาส
- ความเกี่ยวข้องของไบนารี: แนวทางนี้ถือว่าแต่ละป้ายกำกับเป็นปัญหาการจำแนกประเภทชั้นเดียวที่แยกจากกัน
- โซ่ลักษณนาม: สายโซ่ของตัวแยกประเภทไบนารีถูกสร้างขึ้น โดยแต่ละกลุ่มจะทำการทำนายในบริบทของการทำนายครั้งก่อน
- พาวเวอร์เซ็ตฉลาก: วิธีนี้พิจารณาแต่ละชุดของป้ายกำกับที่ไม่ซ้ำกันเป็นคลาสเดียว
- โครงข่ายประสาทเทียม: โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสามารถปรับแต่งได้ด้วยฟังก์ชันการสูญเสีย เช่น เอนโทรปีข้ามแบบไบนารี เพื่อจัดการงานที่มีหลายป้ายกำกับ
การวิเคราะห์คุณสมบัติหลักของการจำแนกประเภทหลายฉลาก
- ความซับซ้อน: ความซับซ้อนของแบบจำลองจะเพิ่มขึ้นตามจำนวนป้ายกำกับที่เพิ่มขึ้น
- การพึ่งพาซึ่งกันและกัน: ต่างจากปัญหาแบบหลายคลาส ปัญหาแบบหลายป้ายกำกับมักมีการพึ่งพาซึ่งกันและกันระหว่างป้ายกำกับ
- ตัวชี้วัดการประเมินผล: ตัวชี้วัด เช่น ความแม่นยำ การเรียกคืน คะแนน F1 และการสูญเสียของ Hamming มักใช้ในการประเมินแบบจำลองหลายป้ายกำกับ
- ความไม่สมดุลของป้ายกำกับ: ความไม่สมดุลในการเกิดขึ้นของป้ายกำกับสามารถนำไปสู่แบบจำลองที่มีอคติได้
ประเภทของการจำแนกประเภทหลายป้ายกำกับ
กลยุทธ์ต่างๆ จัดการกับงานการจำแนกประเภทหลายป้ายกำกับ ดังที่แสดงในตารางด้านล่าง:
| กลยุทธ์ | คำอธิบาย |
|---|---|
| ความเกี่ยวข้องไบนารี | ถือว่าแต่ละป้ายกำกับเป็นปัญหาการจำแนกประเภทไบนารีที่เป็นอิสระ |
| โซ่ลักษณนาม | สร้างสายโซ่ของตัวแยกประเภทสำหรับการคาดการณ์ |
| ป้ายกำกับ Powerset | แมปชุดป้ายกำกับที่ไม่ซ้ำกันทุกรายการให้เป็นคลาสเดียว |
| โครงข่ายประสาทเทียม | ใช้สถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึกพร้อมฟังก์ชันการสูญเสียหลายป้ายกำกับ |
วิธีใช้การจำแนกประเภทหลายป้ายกำกับ ปัญหา และวิธีแก้ปัญหา
การใช้งาน
- การติดแท็กเนื้อหา: บนเว็บไซต์ สื่อ และสำนักข่าว
- ดูแลสุขภาพ: เพื่อวินิจฉัยและวางแผนการรักษา
- อีคอมเมิร์ซ: สำหรับการจัดหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์
ปัญหาและแนวทางแก้ไข
- ความไม่สมดุลของป้ายกำกับ: แก้ไขโดยเทคนิคการสุ่มตัวอย่างใหม่
- ความซับซ้อนในการคำนวณ: จัดการโดยการลดขนาดหรือการคำนวณแบบกระจาย
- ความสัมพันธ์ของป้ายกำกับ: การใช้โมเดลที่สามารถบันทึกการขึ้นต่อกันของป้ายกำกับได้
ลักษณะหลักและการเปรียบเทียบอื่น ๆ ที่มีข้อกำหนดที่คล้ายกัน
| คุณสมบัติ | การจำแนกประเภทหลายป้ายกำกับ | การจำแนกประเภทหลายคลาส |
|---|---|---|
| การมอบหมายป้ายกำกับ | หลายป้ายกำกับ | ป้ายเดียว |
| การพึ่งพาป้ายกำกับ | มักปรากฏ | ไม่อยู่ |
| ความซับซ้อน | สูงกว่า | ต่ำกว่า |
| อัลกอริทึมทั่วไป | MLkNN ความเกี่ยวข้องของไบนารี | SVM การถดถอยโลจิสติก |
มุมมองและเทคโนโลยีแห่งอนาคตที่เกี่ยวข้องกับการจำแนกประเภทหลายฉลาก
อนาคตของการจำแนกประเภทหลายฉลากมีแนวโน้มที่ดี โดยมีการวิจัยอย่างต่อเนื่องในด้าน:
- เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกที่ปรับแต่งมาสำหรับงานที่มีหลายป้ายกำกับ
- การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่และมิติสูงอย่างมีประสิทธิภาพ
- วิธีการปรับเปลี่ยนเพื่อจัดการกับพื้นที่ฉลากที่กำลังพัฒนา
- การบูรณาการกับการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเพื่อโมเดลที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น
วิธีการใช้พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์หรือเชื่อมโยงกับการจัดประเภทหลายป้ายกำกับ
พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์อย่าง OneProxy สามารถมีบทบาทในงานจำแนกประเภทหลายป้ายกำกับ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกระบวนการขูดเว็บหรือรวบรวมข้อมูล
- การลบข้อมูลระบุตัวตน: สามารถใช้พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์เพื่อรวบรวมข้อมูลโดยไม่เปิดเผยตัวตน โดยรักษาความเป็นส่วนตัว
- การประมวลผลแบบขนาน: การกระจายคำขอไปยังพร็อกซีต่างๆ สามารถเร่งการรวบรวมข้อมูลสำหรับโมเดลการฝึกได้
- การเข้าถึงทั่วโลก: พรอกซีช่วยให้สามารถรวบรวมข้อมูลเฉพาะภูมิภาคได้ ทำให้มีชุดการฝึกอบรมที่เหมาะสมและหลากหลายมากขึ้น
ลิงก์ที่เกี่ยวข้อง
- บทความของ Schapire และ Singer เกี่ยวกับการจำแนกประเภทหลายป้ายกำกับ
- คู่มือ Scikit-Learn เพื่อการจำแนกประเภทหลายป้ายกำกับ
- คำแนะนำของ OneProxy เกี่ยวกับการใช้พร็อกซีในการเรียนรู้ของเครื่อง
เมื่อเจาะลึกถึงความซับซ้อน วิธีการ การใช้งาน และทิศทางในอนาคตของการจำแนกประเภทหลายฉลาก จะเห็นได้ชัดเจนว่าสาขานี้มีความสำคัญและพัฒนาเพียงใด บทบาทของพร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ เช่น OneProxy ในการปรับปรุงการรวบรวมและการวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยเสริมภูมิทัศน์ที่หลากหลายของการจำแนกประเภทหลายป้ายกำกับ
