Clasificare

Această intrare sau secțiune referitoare la terminologia computerului nu citează sursele necesare sau cei prezenți sunt insuficienți . Puteți îmbunătăți această intrare adăugând citări din surse de încredere în conformitate cu liniile directoare privind utilizarea surselor .

Exemplu de clasificare bidimensională între 5 clase diferite

Termenul de clasificare este utilizat pentru diverse activități care pot fi urmărite înapoi la gestionarea cunoștințelor .

Multe clasificări sunt întâlnite în lucrări de referință precum tratate , cataloage , colecții, atlase care nu sunt neapărat opere geografice și enciclopedice precum Wikipedia în sine. Multe exemple semnificative de clasificări pot fi identificate în acești „colecționari de cunoștințe” și aceste constatări arată că clasificările joacă roluri foarte importante în organizarea și gestionarea cunoștințelor.

Descriere

Clasificarea poate fi definită ca activitatea constând în aranjarea entităților unui anumit domeniu de cunoaștere (persoane dintr-un anumit grup social, specii de animale sau plante, obiecte ale unui anumit gen, concepte ale unui anumit sector disciplinar, noțiuni utilizate în anumite scopuri, ...) în recipiente adecvate de cunoaștere printre care sunt stabiliți zei linkuri referitoare la una sau chiar mai multe relații ^{[ neclar ]} .
Pentru containere se utilizează diferiți termeni: clase, secțiuni, categorii, specii, subspecii, benzi, ...; pentru conexiuni și relații, se întâlnesc termeni precum superioritate, înțelegere mai mare sau mai mică, dependență, dominanță etc.

Activitățile de clasificare au ca scop organizarea entităților domeniului în cauză astfel încât să poată fi prezentate utilizatorilor (și de la acestea pot fi găsite în containerele de care dispun ^{[ neclar ]} ) folosind criterii atribuite unei anumite raționalități, ajungând în unele cazuri la posibilitatea de a utiliza reguli și proceduri precise.

Clasificările se aplică multor domenii (poate tuturor domeniilor cunoașterii) și multe dintre ele ating o mare autoritate și influențează multe comportamente; sunt adoptate prin măsuri legislative, proceduri administrative și instrumente IT pentru prelucrarea cunoștințelor. Multe clasificări sunt supuse procedurilor de standardizare, unele devin standarde oficiale, altele standarde de facto . Definiția unor tipuri de clasificare necesită eforturi mari și, uneori, acestea ies din (sau eșuează din cauza) ciocnirilor dure dintre grupurile de putere sau pozițiile ideologice; sunt adesea urmașii compromisurilor.

Amplasarea entităților în diferitele containere se bazează (direct sau indirect, dar într-un mod decisiv) pe identificarea diferențelor semnificative între entitățile în sine, adică pe procese de distincție.

Clasificări și digrame

Prezentarea fiecărei clasificări implică identificarea containerelor și specificarea conexiunilor dintre containere; În plus, ar fi necesar să se clarifice criteriile care au condus la determinarea containerelor și conexiunilor; de multe ori, însă, acestea nu sunt făcute explicite, elementele clasificării nu sunt clar definite și sunt introduse doar într-un mod intuitiv, nu foarte raționalizat, având încredere în tradiția și obiceiurile unei comunități; acest lucru se întâmplă și în multe clasificări autoritare.

Pentru a descrie clasificările, poate fi util să se utilizeze noțiunile și limbajul teoriei grafurilor și, mai precis, digrafele și îmbogățirea acestora. Împreună cu digrafele, reprezentările lor sunt utile: acestea permit să ilustreze vizual multe aspecte ale clasificărilor mai complexe.

Mai mult, limbajul și metodele teoriei graficelor sunt în mod substanțial inevitabile la definirea instrumentelor informatice care susțin definirea anumitor clasificări, prezentarea acestora, actualizările lor și utilizarea lor în sisteme informatice complexe, de ex. în sistemele de acces la o bibliotecă digitală .

Tipologie

În diferitele sectoare disciplinare și în diferitele profesii, se întâlnesc clasificări de genuri foarte diferite.

Un prim tip de clasificare constă în plasarea entităților într-o ierarhie liniară de clase conectate printr-o relație care poate fi exprimată ca „mai bună decât” sau „mai mare decât”). Exemple de astfel de clasificări sunt numeroase: note școlare, scoruri în competiții, evaluări ale produselor de consum în raport cu performanța și prețurile, scoruri sau puncte acordate în anuarele filmelor, în reviste de discuri, în publicații sportive, ...

Clasificările arborelui sau taxonomiile sunt utilizate pe scară largă, activități care se bazează pe împărțirea setului de entități care urmează să fie examinate în subseturi care colectează entități care au aceleași valori sau similare pentru un atribut considerat important și semnificativ.

Tipul de bază este constituit din clasificările elementare ale arborelui în care este luat în considerare un singur atribut, valorile sale posibile sunt împărțite și se obține o listă cu subdiviziuni de nivel unic. Listele obișnuite de termeni considerați în ordine alfabetică și defalcați prin litere inițiale pot fi urmărite înapoi la acest tip de clasificări.

Diviziunile de tipul anterior în cazul clasificărilor domeniilor extinse și complexe sunt insuficiente și este necesar să se împartă părțile lor în părți mai specifice și restrânse. Procedând în acest mod se obțin clasificări copac, precum și grefarea mai arborescența elementare sunt obținute arborescența . Clasificările arborilor sunt adesea numite taxonomii; pentru ei se folosește și termenul de dendrograme.

Exemple de clasificări taxonomice sunt:

• clasificarea bibliotecii
• clasificare științifică sau clasificare biologică
• clasificarea grupurilor finite simple
• clasificare medicală precum ICD
• clasificare aleatorie

Multe scheme de clasificare organizează subiectele competenței lor prin intermediul unui copac, dar îmbogățesc această structură cu legături neierarhice. În special v. MSC2000 .

Alte clasificări consideră că structurile copacilor sunt insuficiente și utilizează digrafele aciclice conectate . Clasificări de acest fel sunt recunoscute și în diferite pagini, de ex. Proiect: Matematică / Listă de articole despre teoria numerelor .

Proceduri pentru definirea clasificărilor

Clasificările diferite sunt definite cu diferite tipuri de proceduri.

Clasificare statistică, activitate care utilizează un algoritm statistic care identifică o reprezentare a unor caracteristici ale unei entități care urmează a fi clasificată (obiect sau noțiune) și o asociază cu o etichetă de clasificare. A se vedea, de asemenea , învățarea automată ( învățarea automată) și învățarea supravegheată (învățarea supravegheată).

Exemple ale acestor algoritmi sunt:

• clasificator bayesian naiv ( Naïve Bayes );
• rețele neuronale ;
• masini vectoriale de suport (SVM);
• regresie logistică ;

Uneori, adjectivul „statistici” este folosit și pentru clasificări utilizate pentru a construi indicații statistice asupra entităților atribuite diferitelor containere ale unei clasificări, în special în cazul taxonomiilor, în timp ce în definiția clasificării nu au fost utilizate metode statistice precise.

Alte proiecte

• Wikționarul conține lema dicționarului „clasificare ”
• Wikimedia Commons conține imagini sau alte fișiere despre clasificare

V · D · M Învățare automată
Probleme	Clasificarea · Regresie · asociere Reguli · Învățare nesupravegheați · Supravegheat de învățare · Reinforcement Learning · învățare profundă
Învățare nesupravegheată	Clustering · clustering Ierarhica · K mijloace · Așteptarea maximizare · DBSCAN · schimbare medie · antagonist generativă rețea (CGAN · cycleGAN VAE-GAN)
Învățare supravegheată	Arborele decizional · Pădure aleatorie · CRF · HMM · KNN · Clasificator bayesian · Rețea neuronală artificială · Regresie liniară · Regresie logistică · PGM · SVM
Consolidarea învățării	Q-learning · SARSA · TD
Reducerea dimensiunii	Analiza factorilor · CCA · ICA · LDA · PCA · Selecția caracteristicilor · Extragerea caracteristicilor · t-SNE
Rețele neuronale artificiale	Perceptron · RBF · N · FFN · Rețea Hopfield · MLP · RNN ( LSTM ) · RBM · SOM · CNN · TDNN · SNN
Software	Keras · Microsoft Cognitive Toolkit · scikit-learn · TensorFlow · Theano · Torch · Weka
Alte	Algoritm genetic · PSO · Caracteristic