บรรณาธิการของ Downcodes ได้รวบรวมคำแนะนำโดยละเอียดเกี่ยวกับอัลกอริทึมที่ใช้กันทั่วไปในการจำแนกประเภทผลิตภัณฑ์ Taobao ไว้ให้คุณแล้ว บทความนี้ครอบคลุมอัลกอริธึมที่หลากหลาย เช่น แผนผังการตัดสินใจ, Bayes แบบไร้เดียงสา, เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน, อัลกอริธึมใกล้เคียง K-ที่ใกล้ที่สุด, ฟอเรสต์สุ่ม, แผนผังการเร่งการไล่ระดับสี และอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก (CNN และ RNN) และอธิบายหลักการและสถานการณ์การใช้งานของ แต่ละอัลกอริธึมมีการอธิบายข้อดีและข้อเสียในลักษณะที่ง่ายและเข้าใจง่าย บทความนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจหลักการทางเทคนิคเบื้องหลังการจำแนกประเภทผลิตภัณฑ์ Taobao และกลยุทธ์การเลือกอัลกอริทึมต่างๆ ในการใช้งานจริง ฉันหวังว่าบทความนี้สามารถให้ข้อมูลอ้างอิงสำหรับผู้อ่านที่มีส่วนร่วมในงานอีคอมเมิร์ซหรือการเรียนรู้ของเครื่อง
อัลกอริทึมที่ต้องเรียนรู้สำหรับการจำแนกประเภทผลิตภัณฑ์ของ Taobao ได้แก่ Decision Trees, NAIve Bayes Classifier, Support Vector Machine (SVM) และ K-Nearest Neighbors (KNN) , Random Forest, Gradient Boosting Trees (GBT) และอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก เช่น เป็นโครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional CNN) โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ (RNN) ในหมู่พวกเขา แผนผังการตัดสินใจเป็นอัลกอริธึมการจำแนกประเภททั่วไปและง่ายต่อการเข้าใจ ด้วยการค่อยๆ แยกคุณลักษณะของชุดข้อมูล แบบจำลองต้นไม้จะถูกสร้างขึ้น โดยแต่ละโหนดภายในแสดงถึงการตัดสินใจเกี่ยวกับคุณลักษณะ และแต่ละโหนดปลายสุด แสดงถึงหมวดหมู่
1. แผนผังการตัดสินใจ
แผนผังการตัดสินใจเป็นเทคนิคการจำแนกขั้นพื้นฐานที่กำหนดประเภทของข้อมูลผ่านเส้นทางจากโหนดรากไปยังโหนดปลายสุด เมื่อความซับซ้อนของชุดข้อมูลเพิ่มขึ้น แผนผังการตัดสินใจอาจมีความลึกมากขึ้น ซึ่งนำไปสู่การฟิตติ้งมากเกินไป เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ คุณสามารถใช้กลยุทธ์การตัดแต่งกิ่ง เช่น การตัดแต่งกิ่งก่อนและหลังการตัดแต่งกิ่ง ได้
การก่อสร้างต้นไม้ตัดสินใจเมื่อสร้างแผนผังการตัดสินใจ อัลกอริธึมจะเลือกคุณลักษณะที่เหมาะสมที่สุดเพื่อแยกชุดข้อมูล ซึ่งเป็นกระบวนการที่ต้องอาศัยเกณฑ์ชี้วัดการเลือกคุณลักษณะ เช่น ข้อมูลที่ได้รับ อัตราที่ได้รับ หรือความไม่บริสุทธิ์ของ Gini ชุดข้อมูลทั้งหมดจะถูกแบ่งออกเป็นชุดย่อยที่มีขนาดเล็กลง และกระบวนการแยกนี้จะดำเนินการซ้ำๆ จนกว่าชุดย่อยจะบริสุทธิ์บนตัวแปรเป้าหมายหรือถึงสภาวะการหยุดที่แน่นอน
การตัดสินใจตัดแต่งกิ่งต้นไม้การตัดแต่งกิ่งทำให้แบบจำลองง่ายขึ้นโดยการเอากิ่งบางกิ่งของแผนผังการตัดสินใจออก การตัดแต่งกิ่งล่วงหน้าคือกระบวนการหยุดการเจริญเติบโตของต้นไม้ก่อนที่ต้นไม้จะโตเต็มที่ และหลังการตัดแต่งกิ่งคือการกำจัดกิ่งที่ไม่จำเป็นหลังจากต้นไม้ถูกสร้างขึ้น การตัดแต่งกิ่งช่วยปรับปรุงความสามารถในการวางลักษณะทั่วไปของแบบจำลองและลดความเสี่ยงในการติดตั้งมากเกินไป
2. ตัวแยกประเภท Naive Bayes
ตามทฤษฎีเบย์ ตัวแยกประเภท Naive Bayes ถือว่าคุณลักษณะต่างๆ ไม่เป็นอิสระจากกัน อัลกอริทึมนี้เหมาะสำหรับชุดข้อมูลที่มีมิติสูงมาก แม้ว่าสมมติฐานความเป็นอิสระนี้มักจะไม่ถือเป็นความเป็นจริง แต่ตัวแยกประเภท Naive Bayes ยังคงสามารถบรรลุประสิทธิภาพที่ดีในหลาย ๆ สถานการณ์
การวิเคราะห์หลักการNaive Bayes ทำงานโดยการคำนวณความน่าจะเป็นด้านหลังว่าจุดข้อมูลที่กำหนดเป็นของแต่ละคลาส และกำหนดจุดข้อมูลให้กับชั้นเรียนที่มีความน่าจะเป็นด้านหลังสูงสุด การปรับให้เรียบของ Laplace ถูกนำมาใช้ในกระบวนการคำนวณความน่าจะเป็นเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาความน่าจะเป็นเป็นศูนย์
สถานการณ์การใช้งานแม้ว่าความเรียบง่ายของ Naive Bayes จะทำให้มีประสิทธิภาพน้อยกว่าอัลกอริธึมที่ซับซ้อนในปัญหาที่ซับซ้อนบางอย่าง แต่ประสิทธิภาพของมันก็ดีเยี่ยมในด้านต่างๆ เช่น การจัดหมวดหมู่ข้อความและการตรวจจับสแปม
3. รองรับเครื่องเวกเตอร์ (SVM)
รองรับเครื่องเวกเตอร์ในการจำแนกข้อมูลโดยการค้นหาไฮเปอร์เพลนตัวหารที่เหมาะสมที่สุด SVM มีประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูลแบบไม่เชิงเส้นที่สามารถแยกส่วนได้ โดยสามารถแมปข้อมูลไปยังพื้นที่มิติที่สูงกว่าผ่านฟังก์ชันเคอร์เนล และค้นหาไฮเปอร์เพลนที่หารในพื้นที่นี้
SVM เชิงเส้นกับไม่เชิงเส้นเมื่อข้อมูลแยกกันเชิงเส้นได้ SVM จะมองหาไฮเปอร์เพลนที่เพิ่ม Hard Margin ให้สูงสุด หากข้อมูลไม่สามารถแยกออกจากกันแบบไม่เชิงเส้น คุณสามารถใช้เทคนิคเคอร์เนลเพื่อแมปข้อมูลกับพื้นที่มิติสูง เพื่อให้สามารถแยกกันเชิงเส้นในพื้นที่นั้นได้
การเลือกฟังก์ชันเคอร์เนลการเลือกฟังก์ชันเคอร์เนลมีความสำคัญต่อประสิทธิภาพของ SVM ฟังก์ชันเคอร์เนลที่ใช้กันทั่วไป ได้แก่ เคอร์เนลเชิงเส้น เคอร์เนลพหุนาม เคอร์เนลฟังก์ชันพื้นฐานรัศมี (RBF) ฯลฯ เคอร์เนล RBF ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายเนื่องจากมีความสามารถในการประมวลผลที่ดีกว่าสำหรับปัญหาที่ไม่เป็นเชิงเส้น
4. อัลกอริธึมเพื่อนบ้าน K-ที่ใกล้ที่สุด (KNN)
อัลกอริธึมเพื่อนบ้าน K-ที่ใกล้ที่สุดเป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบขี้เกียจแบบไม่มีพารามิเตอร์ที่ง่ายและใช้งานง่าย KNN จัดประเภทจุดข้อมูลใหม่เป็นคลาสส่วนใหญ่ของเพื่อนบ้าน K ที่ใกล้เคียงที่สุด โดยพิจารณาจากความคล้ายคลึงกันระหว่างจุดข้อมูล (โดยปกติจะเป็นการวัดระยะทาง)
การเลือกค่า Kการเลือกค่า K มีผลกระทบอย่างมากต่อผลลัพธ์ของอัลกอริทึม KNN ค่า K ที่น้อยกว่าหมายความว่าจุดรบกวนจะมีผลกระทบต่อผลลัพธ์มากขึ้น ในขณะที่ค่า K ที่มากขึ้นอาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการสรุปทั่วไปที่เพิ่มขึ้น โดยปกติแล้ว การเลือก K จะต้องถูกกำหนดโดยการตรวจสอบข้าม
การวัดระยะทางมีการวัดระยะทางหลายอย่างที่ใช้ในการคำนวณความใกล้ชิดในอัลกอริทึม KNN รวมถึงระยะทางแบบยุคลิด ระยะทางแมนฮัตตัน ระยะทาง Minkowski เป็นต้น วิธีการวัดระยะทางที่แตกต่างกันอาจนำไปสู่ผลลัพธ์การจำแนกประเภทที่แตกต่างกัน
5. ป่าสุ่ม
ฟอเรสต์สุ่มเป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ทั้งมวลที่สร้างขึ้นจากอัลกอริธึมแผนผังการตัดสินใจ และปรับปรุงประสิทธิภาพการจำแนกโดยรวมโดยการสร้างแผนผังการตัดสินใจหลายรายการและรวมผลการทำนายเข้าด้วยกัน ป่าสุ่มมีความต้านทานสูงต่อการติดตั้งมากเกินไป
สุ่มสร้างป่าเมื่อสร้างฟอเรสต์แบบสุ่ม ตัวอย่างย่อยหลายตัวอย่างจะถูกแยกออกจากชุดข้อมูลดั้งเดิมผ่านการสุ่มตัวอย่างแบบบูตสแตรป และชุดย่อยคุณลักษณะที่แตกต่างกันจะถูกจัดเตรียมไว้สำหรับแผนผังการตัดสินใจแต่ละแบบ ซึ่งช่วยให้มั่นใจถึงความหลากหลายของแบบจำลอง
ความสำคัญของคุณสมบัติฟอเรสต์สุ่มยังสามารถให้การประมาณความสำคัญของคุณลักษณะ ซึ่งสามารถช่วยทำความเข้าใจว่าคุณลักษณะใดมีบทบาทสำคัญในปัญหาการจำแนกประเภท และมีประโยชน์มากสำหรับการเลือกคุณลักษณะและการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
6. ต้นไม้เพิ่มการไล่ระดับสี (GBT)
ต้นไม้ที่มีการไล่ระดับสีช่วยเพิ่มความแม่นยำในการจำแนกประเภทโดยค่อยๆ สร้างแบบจำลองการทำนายที่อ่อนแอ (โดยปกติคือแผนผังการตัดสินใจ) และรวมเข้าด้วยกันเป็นแบบจำลองการทำนายที่แข็งแกร่ง ต้นไม้เพิ่มการไล่ระดับสีจะปรับการไล่ระดับสีของฟังก์ชันการสูญเสียให้เหมาะสม
ฟังก์ชั่นการสูญเสียในการวนซ้ำของแผนผังการเพิ่มความลาดชันแต่ละครั้ง แผนผังการตัดสินใจใหม่จะได้รับการฝึกเกี่ยวกับส่วนที่เหลือของโมเดลปัจจุบัน ฟังก์ชันการสูญเสียใช้เพื่อวัดความเบี่ยงเบนของแบบจำลองปัจจุบันจากค่าจริง และเป้าหมายของการปรับให้เหมาะสมคือการลดฟังก์ชันการสูญเสียนี้ให้เหลือน้อยที่สุด
อัตราการเรียนรู้พารามิเตอร์อัตราการเรียนรู้ในแผนผังที่เพิ่มระดับการไล่ระดับสีจะควบคุมอิทธิพลของผู้เรียนที่อ่อนแอแต่ละคนในโมเดลขั้นสุดท้าย อัตราการเรียนรู้ที่น้อยลงหมายความว่าจำเป็นต้องมีผู้เรียนที่อ่อนแอมากขึ้นในการฝึกโมเดล แต่มักจะสามารถปรับปรุงความสามารถในการวางนัยทั่วไปของโมเดลได้
7. อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก
ในงานที่ซับซ้อน เช่น การจำแนกประเภทผลิตภัณฑ์ของ Taobao อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยม โดยเฉพาะโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN) สองประเภทและโครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ (RNN)
เครือข่ายประสาทเทียม (CNN)โครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการประมวลผลข้อมูลภาพ แยกคุณลักษณะเชิงพื้นที่ผ่านเลเยอร์แบบบิดเบี้ยว และใช้เลเยอร์ที่รวมกันเพื่อลดมิติของคุณลักษณะ CNN สามารถระบุและจำแนกวัตถุในภาพได้ และเหมาะมากสำหรับงานจำแนกประเภทภาพสินค้าโภคภัณฑ์
โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ (RNN)RNN เก่งในการประมวลผลข้อมูลลำดับเนื่องจากความสามารถในการสื่อสารข้อมูลสถานะระหว่างโหนด (เซลล์) สำหรับงานจำแนกประเภทที่ต้องมีการประมวลผลข้อมูลข้อความ เช่น รายละเอียดสินค้า RNN สามารถเข้าใจลำดับคำและข้อมูลบริบทได้ดีขึ้น
โดยสรุป เมื่อจำแนกผลิตภัณฑ์ของ Taobao คุณสามารถเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมตามประเภทข้อมูลและความต้องการทางธุรกิจที่แตกต่างกันได้ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลรูปภาพอาจมีแนวโน้มที่จะใช้ CNN ในขณะที่ข้อมูลข้อความอาจเหมาะสมกว่าในการใช้ RNN หรือ Naive Bayes อย่างไรก็ตาม การจำแนกประเภทผลิตภัณฑ์ Taobao เป็นปัญหาการจำแนกประเภทหลายป้ายกำกับที่ซับซ้อน ดังนั้นในทางปฏิบัติอาจจำเป็นต้องรวมอัลกอริธึมหลายตัว หรือแม้แต่ปรับแต่งโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อให้ได้ผลการจำแนกประเภทที่ดีที่สุด
1. อัลกอริธึมใดที่ใช้ในการจำแนกผลิตภัณฑ์ของ Taobao
การจำแนกประเภทผลิตภัณฑ์ของ Taobao ใช้อัลกอริธึมที่หลากหลายเพื่อช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาสนใจได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งรวมถึงแต่ไม่จำกัดเฉพาะ: อัลกอริธึมการจำแนกประเภทข้อความ อัลกอริธึมการกรองการทำงานร่วมกัน อัลกอริธึมการแนะนำตามแท็ก อัลกอริธึมการแนะนำตามพฤติกรรมผู้ใช้ ฯลฯ อัลกอริธึมเหล่านี้แบ่งผลิตภัณฑ์ออกเป็นหมวดหมู่ต่างๆ โดยการวิเคราะห์คำอธิบายข้อความ ประวัติการซื้อของผู้ใช้ บทวิจารณ์ และข้อมูลพฤติกรรมอื่นๆ
2. จะบรรลุคำแนะนำที่ถูกต้องสำหรับการจำแนกประเภทผลิตภัณฑ์ Taobao ได้อย่างไร
คำแนะนำที่ถูกต้องสำหรับหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ของ Taobao นั้นทำได้โดยการวิเคราะห์เชิงลึกและการขุดข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้ Taobao จะเข้าใจความสนใจและความต้องการของผู้ใช้โดยพิจารณาจากบันทึกการซื้อในอดีตของผู้ใช้ พฤติกรรมการค้นหา คำค้นหา และข้อมูลอื่น ๆ และแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับความสนใจของผู้ใช้ตามข้อมูลเหล่านี้ อัลกอริธึมการแนะนำเฉพาะบุคคลนี้สามารถปรับปรุงประสบการณ์การช็อปปิ้งของผู้ใช้ และช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาสนใจอย่างแท้จริงได้ง่ายขึ้น
3. อะไรคือความท้าทายของอัลกอริธึมการจัดหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ของ Taobao?
อัลกอริทึมการจำแนกประเภทผลิตภัณฑ์ของ Taobao เผชิญกับความท้าทายบางประการ เช่น ความกระจัดกระจายของข้อมูล ปัญหาการสตาร์ทเย็น ผลิตภัณฑ์สีเทา ผลิตภัณฑ์หางยาว ฯลฯ ความกระจัดกระจายของข้อมูลหมายความว่าในเมทริกซ์รายการผู้ใช้ ข้อมูลเชิงโต้ตอบจำนวนมากระหว่างผู้ใช้กับรายการขาดหายไป ซึ่งจะมีผลกระทบบางอย่างต่อประสิทธิผลของอัลกอริทึมการจำแนกประเภท ปัญหาการสตาร์ทขณะเครื่องเย็นหมายถึงสถานการณ์ที่ผู้ใช้ใหม่หรือผลิตภัณฑ์ใหม่มีข้อมูลประวัติไม่เพียงพอสำหรับการจัดประเภทที่ถูกต้อง สินค้าสีเทาหมายถึงสินค้าแนวเขตซึ่งยากสำหรับอัลกอริธึมการจำแนกประเภทเนื่องจากมีมาตรฐานการจำแนกประเภทที่ไม่ชัดเจน ผลิตภัณฑ์หางยาวหมายถึงผลิตภัณฑ์ที่มีปริมาณการขายต่ำและมีผลิตภัณฑ์ที่หลากหลาย การขาดข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้สำหรับผลิตภัณฑ์เหล่านี้ทำให้อัลกอริทึมการจำแนกประเภทเผชิญกับความท้าทายมากขึ้นเมื่อทำการจำแนกประเภท อัลกอริธึมการจัดหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ของ Taobao จำเป็นต้องเอาชนะความท้าทายเหล่านี้เพื่อให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่แม่นยำและเป็นส่วนตัวมากขึ้น
ฉันหวังว่าบทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจหลักการของอัลกอริทึมและความท้าทายทางเทคนิคที่อยู่เบื้องหลังการจัดหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ Taobao ได้ดีขึ้น โปรแกรมแก้ไข Downcodes จะนำเนื้อหาที่น่าตื่นเต้นมาสู่คุณต่อไป!