แบบจำลองจำแนก

แบบจำลองจำแนก (discriminative model) หรือ แบบจำลองมีเงื่อนไข (conditional model) เป็นแบบจำลองโลจิสติกประเภทหนึ่งที่ใช้สำหรับ การจำแนกประเภทข้อมูล และ การวิเคราะห์การถดถอย  แบบจำลองเหล่านี้กำหนดขอบเขตการตัดสินตามข้อมูลที่สังเกตได้ เช่น "ผ่าน/ไม่ผ่าน" "ชนะ/แพ้" "มีชีวิต/ตาย" "สุขภาพดี/เจ็บป่วย" ฯลฯ

ตัวอย่างของแบบจำลองจำแนกทั่วไป ได้แก่ การถดถอยโลจิสติก, สนามสุ่มมีเงื่อนไข และ ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นต้น

ในทางกลับกัน ตัวอย่างทั่วไปของแบบจำลองก่อกำเนิด ได้แก่ ตัวจำแนกเบส์อย่างง่าย, ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน และ โครงข่ายปฏิปักษ์ก่อกำเนิด เป็นต้น

 นิยาม 
แบบจำลองจำแนกนั้นจะทำการวิจัยโดยเน้นไปที่การแจกแจงความน่าจะเป็นมีเงื่อนไข  ของฉลากจำแนกประเภท  ที่ได้จากตัวแปรที่สังเกตการณ์ได้ (ตัวอย่างที่ใช้ฝึกสอน) สำหรับตัวแปรเป้าหมาย  ที่ไม่ได้สังเกตการณ์

นี่เป็นข้อที่แตกต่างไปจากแบบจำลองก่อกำเนิดซึ่งเน้นไปที่การศึกษาการแจกแจงความน่าจะเป็นร่วม 

ตัวอย่างเช่น ในการรู้จำวัตถุนั้น โดยทั่วไป  จะแสดงถึงพิกเซลดิบของรูปภาพหรือเวกเตอร์ของสมบัติที่สกัดเอาจากพิกเซลดิบของรูปภาพ การสร้างแบบจำลองของการแจกแจงความน่าจะเป็นมีเงื่อนไขภายในกรอบตามทฤษฎีความน่าจะเป็น  จะช่วยให้สามารถทำนาย  จาก   ได้

 เปรียบเทียบแบบจำลองจำแนกและแบบจำลองก่อกำเนิด 

สมมุติว่าตัวอย่างสำหรับฝึกเป็นข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำแนกประเภท  ตัว และตัวแปรค่าลักษณะ  ตัว  

ในแบบจำลองก่อกำเนิดจะใช้ความน่าจะเป็นร่วม  ของค่าป้อนเข้า  และฉลาก  และใช้ ทฤษฎีบทของเบส์ ในการทำนายฉลาก  ที่รู้แล้วที่เป็นไปได้ที่สุดสำหรับค่าป้อนเข้า  ที่ไม่รู้จัก

ในทางกลับกัน แบบจำลองจำแนกไม่สามารถสร้างตัวอย่างจากการแจกแจงร่วมของตัวแปรที่สังเกตได้และตัวแปรเป้าหมาย แต่จะทำงานได้ดีกว่าแบบจำลองกำเนิดสำหรับงานต่าง ๆ เช่น การจำแนกประเภทข้อมูล และ การวิเคราะห์การถดถอย ซึ่งไม่ต้องการการแจกแจงร่วม โดยเหตุผลหนึ่งก็คือ มีตัวแปรสำหรับคำนวณน้อยกว่าJ. Lafferty, A. McCallum, and F. Pereira. Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data. In ICML, 2001. โดยทั่วไปแล้ว แบบจำลองก่อกำเนิดจะมีความยืดหยุ่นต่อปัญหาหารเรียนรู้ที่ซับซ้อนมากกว่า นอกจากนี้ แบบจำลองจำแนกส่วนใหญ่มักใช้การเรียนรู้แบบมีผู้สอน และไม่รับรองการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน

การเลือกระหว่างแบบจำลองจำแนก และแบบจำลองก่อกำเนิดนั้น ขึ้นอยู่กับความจำเป็นของการใช้งานเฉพาะนั้น ๆ แบบจำลองจำแนกและแบบจำลองก่อกำเนิดมีความแตกต่างกันตรงที่วิธีการหาความน่าจะเป็นภายหลัง ในแบบจำลองจำแนกทำนายความน่าจะเป็นภายหลัง  จากแบบจำลองอิงตัวแปรเสริม และได้ค่าพารามิเตอร์จากข้อมูลการฝึกสอน การประมาณค่าพารามิเตอร์ได้มาจากการหาค่าภาวะน่าจะเป็นสูงสุดหรือการคำนวณการแจกแจงสำหรับพารามิเตอร์ ในทางกลับกัน แบบจำลองก่อกำเนิดมุ่งเน้นไปที่ความน่าจะเป็นร่วม และคำนวณความน่าจะเป็นภายหลัง  โดยทฤษฎีบทของเบส์ ดังนั้น ความน่าจะเป็นภายหลังคือ



 อ้างอิง 

หมวดหมู่:แบบจำลองเชิงสถิติ
หมวดหมู่:การเรียนรู้ของเครื่อง