Sınıflandırmanın amacı, yapılandırılmamış verileri önceden tanımlanmış kategorilere gruplamaktır. Metin içeriğini analiz etmek ve her belgeye uygun etiket veya kategorileri atamak için derin öğrenme gibi makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Örneğin, metin sınıflandırma alanında, metinlerden özellikler çıkarmak ve bunları belirli kategorilere ayırmak için sözcüksel analiz ve sözcük vektörü gösterimi gibi teknikler kullanılır.
Pourquoi?
Sınıflandırmanın amaçları birden fazladır. Her şeyden önce, büyük miktarlardaki metinsel verilerin düzenlenmesine ve yapılandırılmasına olanak tanıyarak bunların aranmasını ve daha sonra geri getirilmesini kolaylaştırır. Ek olarak sınıflandırma, verilerdeki eğilimlerin veya kalıpların tespit edilmesine yardımcı olabilir; bu da karar verme veya potansiyel sorunların belirlenmesinde yararlı olabilir. Örneğin, iş zekasında sınıflandırma, haber makalelerini veya sosyal medya yorumlarını duyarlılıklarına göre (olumlu, olumsuz, tarafsız) otomatik olarak sıralamak için kullanılabilir, böylece daha hızlı içgörü ve daha doğru kullanıcı görüşleri sağlanır.
Quand?
Sınıflandırma, BT, pazarlama, tıp, finans vb. gibi birçok alan ve endüstride kullanılmaktadır. Metinsel verilerin işlenmesi ve belirli kategoriler halinde düzenlenmesine ihtiyaç duyulduğu her zaman uygulanabilir. Örneğin, bilgi erişimi alanında, bilimsel makaleleri konularına veya ilgilerine göre sınıflandırmak için sınıflandırma kullanılır. Çevrimiçi reklamcılıkta, reklamları kullanıcı ilgi alanlarına göre hedeflemek için sınıflandırma kullanılabilir.
Où?
Sınıflandırma birçok bağlam ve durumda kullanılır. Örneğin, arama motorlarında, arama sonuçlarını ilgilerine göre düzenlemek için sınıflandırma algoritmaları kullanılır. Doğal dil işleme uygulamalarında sınıflandırma mesajları, e-postaları, yorumları vb. kategorilere ayırmak için kullanılır. Bilgisayar güvenliği alanında, istenmeyen e-posta veya mesajları tespit etmek ve engellemek için sınıflandırma kullanılır.
Kim?
Sınıflandırma, daha önce açıklamalı veriler üzerinde eğitilen sinir ağları gibi makine öğrenimi modelleri tarafından gerçekleştirilir. Bu modeller makaleler, tweetler, yorumlar vb. gibi çeşitli veri kaynakları tarafından desteklenmektedir. Makine öğrenimi ve doğal dil işleme araştırmacıları, sınıflandırma modellerinin geliştirilmesinden ve iyileştirilmesinden sorumludur. Şirketler bu modelleri sınıflandırma süreçlerini otomatikleştirmek, zamandan tasarruf etmek ve verimliliği artırmak için kullanıyor.
Sınıflandırmanın avantajları çoktur. Şunlara izin veriyor:
– Büyük miktarda metinsel veriyi organize etmek ve yapılandırmak.
– Belgeleri sıralama ve kategorilere ayırma sürecini otomatikleştirin.
– İlgili bilgilerin aranmasını ve alınmasını kolaylaştırmak.
– Verilerdeki eğilimleri veya kalıpları tespit edin.
– İlgili bilgileri sağlayarak karar verme sürecini geliştirin.
– Kullanıcı ilgi alanlarına göre reklamları ve mesajları hedefleyin.
– Metinsel verileri analiz etme ve işleme sürecini hızlandırın.
– İkili sınıflandırma: Verilerin iki kategoriye ayrıldığı yer.
– Çok sınıflı sınıflandırma: Verilerin birkaç özel kategoriye sınıflandırıldığı yer.
– Çok etiketli sınıflandırma: Verilerin aynı anda birden fazla kategoriye ait olabileceği yer.
– Hiyerarşik sınıflandırma: Verilerin hiyerarşik bir yapıda sınıflandırıldığı yer.
Sınıflandırmanın tıp alanındaki uygulamaları nelerdir?
Sınıflandırma, tıp alanında aşağıdaki amaçlarla yaygın olarak kullanılmaktadır:
– Araştırma makaleleri, görüntüleme raporları vb. gibi tıbbi belgeleri sınıflandırın.
– Semptomlara ve tıbbi muayenelere dayanarak hastalıkları teşhis edin.
– Klinik ve genetik verilerden hastalık geliştirme riskini tahmin edin.
– Belirli tedaviler için öngörücü biyobelirteçleri belirleyin.
– Doktorlara klinik karar desteği sağlayın.
– Yüksek kaliteli açıklamalı eğitim verileri gerektirir.
– Sınıflandırma modeli performansı veri kalitesine bağlı olarak değişiklik gösterebilir.
– Önceden tanımlanmış kategoriler sınırlayıcı olabilir veya tüm durumları kapsamayabilir.
– Sınıflandırmada verilerin bağlamı veya belirsizliği dikkate alınmaz.
– Eğitim verilerinde mevcut önyargılara karşı duyarlı olabilir.
Metin sınıflandırmada kullanılan teknikler şunlardır:
– Sözcüksel analiz: kelimelerin özelliklerinin çıkarılması ve bunların metinleri sınıflandırmak için kullanılmasından oluşur.
– Kelimelerin vektör gösterimi: Kelimeleri sınıflandırma algoritmaları tarafından kullanılmak üzere dijital vektörlere dönüştürür.
– Sinir ağları: Metinlerin özelliklerini öğrenmek ve sınıflandırma yapmak için kullanılır.
– Derin öğrenme: metin sınıflandırması için derin sinir ağı modellerini kullanan.
Bir sınıflandırma modelinin performansı nasıl değerlendirilir?
Bir sınıflandırma modelinin performansı farklı ölçümler kullanılarak değerlendirilebilir:
– Hassasiyet: Tüm tahminler arasında doğru tahminlerin oranını ölçer.
– Hatırlama: tüm gerçek olaylar arasında tahmin edilen gerçek pozitiflerin oranını ölçer.
– F1 puanı: hassasiyet ve hatırlamanın ağırlıklı ortalamasıdır.
– ROC eğrisi: modelin performansını farklı karar eşiklerine göre temsil eder.
– Karışıklık matrisi: modelin tahminlerini gerçek sınıflarla karşılaştırarak gösterir.
Ben bir web girişimcisiyim. Web yöneticisi ve web sitesi editörü, bilgiyi İnternet kullanıcıları için daha erişilebilir kılmak amacıyla İnternette bilgi arama teknikleri konusunda uzmanım. Bu sitedeki bilgilerin doğruluğunu sağlamak için her türlü çaba gösterilse de, herhangi bir garanti veremeyiz ve yapılan hatalardan sorumlu tutulamayız. Bu sitede bir hata fark ederseniz, jmandii{}yahoo.fr iletişim adresini kullanarak bizi bilgilendirirseniz minnettar oluruz ({}'yi @ ile değiştirin) ve mümkün olan en kısa sürede düzeltmeye çalışacağız. TEŞEKKÜRLER
