Die Klassifizierung in Künstlicher Intelligenz (KI) ist ein Prozess, bei dem AI-Systeme trainiert werden, um Daten in vordefinierte Klassen oder Labels einzuordnen. Dieser Prozess ermöglicht es, große Mengen an Daten zu sortieren und Ordnung in das digitale Chaos zu bringen.
Es gibt verschiedene Arten von Klassifizierungsalgorithmen, die je nach Anwendungsfall und Datenart verwendet werden. Die wichtigsten Arten sind:
Die binäre Klassifizierung sortiert Daten in eine von zwei Klassen ein. Ein Beispiel dafür ist die Spam-Filterung von E-Mails, bei der E-Mails als "Spam" oder "nicht Spam" klassifiziert werden.
Die Multiclass-Klassifizierung sortiert Daten in mehr als zwei Klassen ein. Ein Beispiel dafür ist die Erkennung von handschriftlichen Ziffern auf Briefumschlägen, bei der die Ziffern in zehn Klassen von 0 bis 9 eingeteilt werden.
Die Multilabel-Klassifizierung ermöglicht es, Datenpunkten mehrere Labels zuzuordnen. Ein Beispiel dafür ist die Kategorisierung von Nachrichtenartikeln, bei der ein Artikel unter mehreren Themen wie "Umwelt", "Politik" und "Wirtschaft" klassifiziert werden kann.
Das Trainieren von Klassifizierungsalgorithmen erfolgt durch die Verwendung von Beispielen, die mit Labels versehen sind. Der Algorithmus lernt dann, die Merkmale der Daten zu erkennen und sie in die entsprechenden Klassen einzuordnen.
ClassifyAI ist ein Softwarepaket, das entwickelt wurde, um Machine-Learning-Klassifizierer für die automatische Auswertung von HIV-Schnelltests zu trainieren, optimieren und evaluieren. Es vergleicht die Leistung von vier verschiedenen Ansätzen und verwendet ein Dataset von Bildern, die im Feld in Südafrika aufgenommen wurden.
ClassifyAI ist ein wichtiger Bestandteil der Künstlichen Intelligenz, der es ermöglicht, große Mengen an Daten zu sortieren und Ordnung in das digitale Chaos zu bringen. Durch die Verwendung von Klassifizierungsalgorithmen können Unternehmen und Organisationen ihre Daten besser verstehen und analysieren, um bessere Entscheidungen treffen zu können.
* KI-Zusammenfassungen können Fehler enthalten. Alle Angaben ohne Gewähr.