Dalam dunia hari ini, pembelajaran mesin adalah sangat penting kerana kecerdasan buatan dilihat sebagai sebahagian daripadanya. Kajian algoritma komputer dengan menggunakan data adalah apa yang dilakukan oleh pembelajaran mesin. Mereka mengumpul data, juga dikenali sebagai 'data latihan untuk meramal dan bagaimana ia akan melaksanakan tugas. Pembelajaran mesin digunakan dalam pelbagai bidang seperti dalam bidang perubatan, penapisan e-mel dll. Pengelompokan dan Pengelasan menggunakan kaedah statistik untuk mengumpul data, terutamanya dalam bidang pembelajaran mesin.
Pengelompokan vs Pengelasan
Perbezaan antara Pengelompokan dan Pengelasan ialah Pengelompokan mengatur objek atau data dalam kelompok yang mungkin mempunyai persamaan antara satu sama lain, tetapi objek dua kelompok berbeza akan berbeza antara satu sama lain. Motif pengelompokan adalah untuk membahagikan keseluruhan data kepada kelompok yang berbeza. Manakala klasifikasi ialah proses di mana objek disusun mengikut kelas dan peraturan telah ditetapkan.
Pengelompokan juga dipanggil analisis kelompok dalam pembelajaran mesin. Ia adalah proses di mana terdapat pengelompokan objek sedemikian rupa sehingga objek di dalam kelompok mempunyai sifat yang serupa, tetapi jika dibandingkan dengan kelompok lain, ia sangat berbeza dengannya. Teknik pengelompokan ini digunakan dalam analisis data statistik dan penerokaan dalam proses seperti analisis imej, pemampatan data, perolehan maklumat, pengecaman corak, bioinformatik, grafik komputer dan pembelajaran mesin.
Pengelasan juga dipanggil klasifikasi statistik dalam pembelajaran mesin. Ia adalah satu proses di mana objek dikelaskan dan dimasukkan ke dalam satu set petak yang dikategorikan. Pengelasan dilakukan pada pemerhatian yang boleh diukur. Algoritma yang menggabungkan pengelasan dikenali sebagai pengelas. Pengelasan adalah berdasarkan proses dua langkah: langkah pembelajaran dan langkah pengelasan.
Jadual Perbandingan Antara Pengelompokan dan Pengelasan
| Parameter Perbandingan | Pengelompokan | Pengelasan |
| Definisi | Pengelompokan ialah teknik di mana objek dalam kumpulan dikelompokkan mempunyai persamaan. | Pengelasan ialah satu proses di mana pemerhatian dikelaskan diberikan sebagai input oleh atur cara komputer. |
| Data | Pengelompokan tidak memerlukan data latihan. | Pengelasan memerlukan data latihan. |
| fasa | Ia termasuk peringkat tunggal, iaitu, kumpulan. | Ia termasuk dua langkah: data latihan dan ujian. |
| Melabelkan | Ia berkaitan dengan data tidak berlabel. | Ia memperkatakan kedua-dua data berlabel dan tidak berlabel dalam prosesnya. |
| Objektif | Objektif utamanya adalah untuk merungkai corak yang tersembunyi serta hubungan yang sempit. | Objektifnya adalah untuk menentukan kumpulan objek yang dimiliki. |
Apakah Pengelompokan?
Pengelompokan ialah sebahagian daripada pembelajaran mesin yang mengumpulkan data ke dalam kelompok dengan persamaan yang tinggi, tetapi kelompok yang berbeza mungkin berbeza. Ia adalah kaedah pembelajaran tanpa pengawasan dan sangat biasa digunakan untuk analisis data statistik. Terdapat pelbagai jenis algoritma pengelompokan seperti K-means, DBSCAN, Fuzzy C-means, Hierarchical clustering dan Gaussian (EM).
Pengelompokan tidak memerlukan data latihan. Berbanding dengan pengelasan, pengelompokan adalah kurang kompleks kerana ia hanya merangkumi pengelompokan data. Ia tidak memberikan label kepada setiap kumpulan seperti klasifikasi. Ia mempunyai proses satu langkah yang dikenali sebagai Pengumpulan. Pengelompokan boleh dirumuskan sebagai masalah pengoptimuman pelbagai objektif yang memfokuskan kepada lebih daripada satu masalah.
Pengelompokan pertama kali dicipta oleh Driver dan Kroeber dalam bidang antropologi pada tahun 1932. Kemudian ia diperkenalkan kepada pelbagai bidang oleh pelbagai orang. Pengelompokan yang popular digunakan oleh Cartell untuk pengelasan teori sifat dalam psikologi personaliti pada tahun 1943. Ia boleh dibezakan secara kasar sebagai Pengelompokan Keras dan Pengelompokan Lembut. Ia mempunyai aplikasi yang berbeza seperti pengasingan pelanggan, analisis rangkaian sosial, mengesan arah aliran data dinamik dan persekitaran pengkomputeran awan.
Apakah Klasifikasi?
Pengelasan pada asasnya digunakan untuk pengecaman corak di mana nilai output diberikan kepada nilai input, sama seperti pengelompokan. Pengelasan ialah teknik yang digunakan dalam perlombongan data tetapi juga digunakan dalam pembelajaran mesin. Dalam Pembelajaran Mesin, output memainkan peranan penting dan terdapat keperluan untuk Pengelasan dan Regresi. Kedua-duanya adalah algoritma pembelajaran yang diselia, tidak seperti pengelompokan.
Apabila output mempunyai nilai diskret, maka ia dianggap sebagai masalah klasifikasi. Algoritma pengelasan membantu meramalkan output data yang diberikan apabila input diberikan kepada mereka. Terdapat pelbagai jenis klasifikasi seperti klasifikasi binari, klasifikasi berbilang kelas dan lain-lain. Jenis klasifikasi yang berbeza juga termasuk Rangkaian Neural, Pengelas Linear: Regresi Logistik, Pengelas Naïve Bayes: Hutan Rawak, Pokok Keputusan, Jiran Terdekat, Pokok Didorong.
Pelbagai Aplikasi Algoritma Klasifikasi termasuk Pengecaman Pertuturan, Pengenalan biometrik, Pengecaman Tulisan Tangan, Pengesanan Spam E-mel, Kelulusan Pinjaman Bank, Pengelasan Dokumen dan lain-lain. Pengelasan memerlukan data latihan dan ia memerlukan data yang telah ditetapkan, tidak seperti pengelompokan. Ia adalah satu proses yang sangat kompleks. Ia adalah hasil daripada pembelajaran yang diselia. Ia berkaitan dengan kedua-dua data berlabel dan tidak berlabel. Ia melibatkan dua proses: latihan dan ujian.
Perbezaan Utama Antara Pengelompokan dan Pengelasan
Kesimpulan
Pengelompokan dan Pengelasan kedua-duanya adalah analisis data statistik yang digunakan dalam bidang pembelajaran mesin. Kedua-duanya penting dalam menguruskan algoritma. Kedua-duanya mempunyai fungsi yang sama seperti membahagikan data kepada set, satu ke dalam kelompok dan satu lagi ke dalam kategori. Kedua-duanya sangat penting dalam era dunia digital dan kecerdasan buatan.
Kedua-duanya diperlukan untuk gandingan data dan pembangunan yang besar.
Pengelompokan dan Pengelasan juga membantu menyelesaikan isu global seperti kemiskinan, jenayah, penyakit melalui proses pengumpulan data. Pengelompokan tidak mempunyai definisi yang tepat untuk ditakrifkan dengan betul dan sangat sukar untuk dinilai. Manakala Klasifikasi ‘pengkelas’ dan dinilai melalui metrik biasa.
