کمی‌سازی (یادگیری ماشینی)

در یادگیری ماشینی و تحلیل داده، کمی سازی (به‌طور مختلف یادگیری برای کمیت یا برآورد شیوع نظارت یا تخمین قبلی کلاس نامیده می‌شود) وظیفهٔ استفاده از یادگیری تحت نظارت برای آموزش مدلهایی (کمی سازها) است که فرکانس‌های نسبی (همچنین به عنوان شیوع نیز شناخته می‌شود) کلاسهای مورد علاقه را در نمونه از موارد داده‌های نامشخص تخمین می‌زند. به عنوان مثال، در نمونه ای از ۱۰۰٬۰۰۰ توییت بدون برچسب که برای بیان نظرات در مورد یک نامزد سیاسی خاص شناخته شده‌است، ممکن است از یک اندازه‌گیری برای تخمین درصد این ۱۰۰۰۰۰ توییت که متعلق به کلاس 'مثبت است' استفاده شود (‏یعنی، که یک موضع مثبت نسبت به این کاندید نشان می‌دهد)‏، و برای کلاس‌های «خنثی» و «منفی» نیز همین کار را انجام دهد.

کمی‌سازی ممکن است به عنوان وظیفه پیش‌بینی‌کننده‌های آموزشی در نظر گرفته شود که توزیع احتمال (گسسته) را تخمین می‌زنند، برای مثال، یک توزیع پیش‌بینی‌شده تولید می‌کند که توزیع واقعی ناشناخته آیتم‌ها را در سراسر کلاس‌های مورد نظر تقریب می‌زند. کمی‌سازی با طبقه‌بندی متفاوت است، زیرا هدف از طبقه‌بندی، پیش‌بینی برچسب‌های کلاسی آیتم داده‌ای منحصر بفرد است، در حالی که هدف از تعیین آن برای پیش‌بینی مقادیر شیوع کلاس مجموعه موارد داده‌است. کمی سازی نیز با رگرسیون متفاوت است، زیرا در رگرسیون، آیتم‌های داده آموزشی برچسب‌هایی با ارزش واقعی دارند، در حالی که در کمی سازی، آیتم‌های داده‌های آموزشی دارای برچسب‌های کلاسی هستند.

در چندین کار تحقیقاتی نشان داده شده‌است که انجام کمیت با طبقه‌بندی همه موارد نامشخص و سپس شمارش مواردی که به هر کلاس نسبت داده شده‌است (روش 'طبقه‌بندی و شمارش') معمولاً منجر به دقت کمیت پایین‌تر می‌شود. این نابهینه بودن ممکن است به عنوان یک نتیجه مستقیم از "اصل Vapnik " در نظر گرفته شود، که بیان می‌کند:

در مورد ما، مسئله ای که باید به‌طور مستقیم حل شود، کمی سازی است، در حالی که مشکل واسط عمومی تر، طبقه‌بندی است. در نتیجه بهینه نبودن روش «طبقه‌بندی و شمارش»، کمی سازی به عنوان یک کار به خودی خود، متفاوت از طبقه‌بندی (‏در اهداف، روش‌ها، تکنیک‌ها و اقدامات ارزیابی)، تکامل‌یافته‌است.

منابع

یادگیری ماشینی