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Classification
La classificazione è il compito di machine learning che consiste nell'assegnare un'osservazione a una categoria predefinita tra un insieme finito di possibilità, invece di prevedere un numero come fa la regressione. Un'email è spam o non spam, un'immagine contiene un gatto o un cane, un cliente rinnoverà o disdirà: in tutti questi casi il modello sceglie tra etichette discrete.
Un classificatore impara da esempi già etichettati (apprendimento supervisionato) a riconoscere i pattern che distinguono una classe dall'altra. Durante l'addestramento confronta le proprie previsioni con le etichette vere e aggiusta i propri parametri per ridurre gli errori. Quando le classi possibili sono due si parla di classificazione binaria, quando sono più di due di classificazione multiclasse, e quando un'osservazione può appartenere contemporaneamente a più categorie di classificazione multi-etichetta.
È uno dei compiti più diffusi nell'AI applicata: riconoscimento di immagini, diagnosi mediche assistite, moderazione automatica dei contenuti, instradamento delle richieste di supporto clienti, rilevamento di frodi. Quasi ogni famiglia di algoritmi di machine learning, dagli alberi decisionali alle reti neurali, ha una variante pensata per la classificazione, ed è spesso il primo problema con cui si valuta un nuovo modello o dataset.
Il termine nasce dal latino classis, incrociato con la pratica scientifica di ordinare gli oggetti in categorie, una tradizione che risale alla tassonomia biologica del Settecento. In statistica e poi in informatica il termine classificazione si è affermato a metà Novecento per indicare esattamente questo: assegnare elementi a gruppi predefiniti sulla base delle loro caratteristiche osservabili, un'idea molto più antica del machine learning ma che quest'ultimo ha reso automatizzabile su scala.
Il livello raggiunto in Grace, da Scout a Master, è a tutti gli effetti una classificazione dei tuoi progressi in categorie ordinate: lo stesso principio che un algoritmo di classificazione applica ai dati.
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