Klassificering i programvara finner applikationer över ett brett spektrum, i stort sett kategoriserat på följande sätt:
1. Dataorganisation och hämtning:
* Informationshämtning: Klassificera dokument, e -postmeddelanden eller webbsidor i kategorier (t.ex. skräppost/inte skräppost, nyheter/sport/finans) för effektiv sökning och filtrering. Sökmotorer förlitar sig starkt på detta.
* databashantering: Organisera data i en databas baserad på fördefinierade kategorier för att förbättra frågeställningen och enkel åtkomst.
* Bild- och videokategorisering: Sortera bilder eller videor i mappar eller album baserade på innehåll (t.ex. människor, platser, saker) eller attribut (t.ex. färg, struktur).
2. Beslutsfattande och förutsägelse:
* Riskbedömning: Klassificera kunder eller lånesökande i kategorier av låga, medelstora och högrisk baserat på deras profiler.
* Bedrägeridetektering: Identifiera bedrägliga transaktioner genom att klassificera dem som bedrägliga eller legitima.
* Medicinsk diagnos: Klassificera medicinska bilder (röntgenstrålar, CT-skanningar) eller patientdata för att hjälpa till att diagnostisera.
* Förutsägbart underhåll: Klassificering av utrustningssensordata för att förutsäga potentiella fel.
* Kundsegmentering: Gruppera kunder i olika segment baserat på deras inköpsbeteende, demografi eller andra egenskaper för riktad marknadsföring.
3. Automation och kontroll:
* Natural Language Processing (NLP): Klassificera text i olika sentimentkategorier (positiva, negativa, neutrala) eller identifiera avsikten bakom användarfrågor. Chatbots och virtuella assistenter förlitar sig starkt på detta.
* robotik: Klassificera objekt i en robots miljö för att möjliggöra uppgifter som objektigenkänning och manipulation.
* autonoma fordon: Klassificera föremål (fotgängare, fordon, trafiksignaler) i miljön för säker navigering.
4. Säkerhets- och anomalidetektering:
* intrångsdetektering: Klassificera nätverkstrafik som skadlig eller godartad.
* Anomaly Detection: Identifiera ovanliga mönster eller outliers i data som kan indikera säkerhetsbrott eller systemfel.
Specifika programvaruexempel:
* Maskininlärningsbibliotek (scikit-learn, tensorflow, pytorch): Ge algoritmer för byggnadsklassificeringsmodeller.
* skräppostfilter: Använd klassificering för att filtrera oönskade e -postmeddelanden.
* Rekommendationssystem: Klassificera användare och objekt för att föreslå relevanta produkter eller innehåll.
* Programvara för bildigenkänning: Klassificerar bilder baserat på deras innehåll.
Valet av klassificeringsalgoritm (t.ex. beslutsträd, supportvektormaskiner, naiva Bayes, neurala nätverk) beror på den specifika applikationen och typen av data. Effektiviteten hos ett klassificeringssystem utvärderas vanligtvis baserat på mätvärden som noggrannhet, precision, återkallelse och F1-poäng.
