Phân loại trong học máy là quá trình dùng dữ liệu để huấn luyện mô hình nhằm gán nhãn cho đối tượng mới, và nó có rất nhiều ứng dụng thực tế như nhận diện hình ảnh, phân tích văn bản, chẩn đoán y tế, hay hệ thống gợi ý.
🔎 Khái niệm phân loại trong học máy
- Phân loại (Classification) là một dạng của học có giám sát (Supervised Learning).
- Mục tiêu: từ dữ liệu đã biết nhãn (ví dụ: email “spam” hoặc “không spam”), mô hình học cách phân biệt và sau đó dự đoán nhãn cho dữ liệu mới.
- Đầu ra của bài toán phân loại thường là một tập hữu hạn các lớp (classes), ví dụ: “bệnh/không bệnh”, “mèo/chó”, “tích cực/tiêu cực”.
⚙️ Các phương pháp phân loại phổ biến
- Logistic Regression: dùng cho phân loại nhị phân.
- Decision Trees & Random Forests: trực quan, dễ giải thích, mạnh mẽ với dữ liệu phức tạp.
- Support Vector Machines (SVM): hiệu quả với dữ liệu có biên phân cách rõ ràng.
- Naive Bayes: thường dùng cho phân loại văn bản, email.
- Neural Networks (Deep Learning): mạnh mẽ trong nhận diện hình ảnh, giọng nói, dữ liệu lớn.
🌍 Ứng dụng thực tế của phân loại
- Nhận diện hình ảnh: phân loại ảnh thành các đối tượng (ví dụ: chó, mèo, xe hơi).
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): phân loại cảm xúc trong bình luận, phát hiện spam trong email.
- Y tế: hỗ trợ chẩn đoán bệnh từ dữ liệu xét nghiệm hoặc hình ảnh y khoa.
- Tài chính: phát hiện gian lận giao dịch thẻ tín dụng.
- Thương mại điện tử: gợi ý sản phẩm dựa trên hành vi người dùng.
- Nông nghiệp: dự đoán năng suất cây trồng, phân loại chất lượng nông sản.
📌 Tóm lại
Phân loại trong học máy là một kỹ thuật cốt lõi giúp máy tính tự động nhận diện và gán nhãn cho dữ liệu mới, đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực từ đời sống hàng ngày đến công nghiệp và nghiên cứu.
Discover more from Cùng Học Cùng Mơ
Subscribe to get the latest posts sent to your email.