Многоклассовая и многозадачная классификация обладают огромным потенциалом для решения разнообразных задач. Для того чтобы правильно понять их значимость, давайте разберемся, в чем заключается необходимость в этих двух подходах.
Многоклассовая классификация - это способность модели классифицировать входные данные на более чем два класса. Если вы рассматривали задачи бинарной классификации, то многоклассовая классификация позволяет вам расширить вашу модель для более общих сценариев. Это актуально в сферах, где категории или классы могут быть множественными, например, в распознавании рукописных букв, классификации изображений, определении типов болезней, анализе текстовых данных и др.
Существует много писем на языке, где есть множество классов: английский, испанский, французский и так далее. Многоклассовая классификация позволяет нам эффективно различать их.
Многозадачная классификация, с другой стороны, это подход, который позволяет одной модели решать несколько задач одновременно. Это особенно полезно, когда эти задачи взаимосвязаны и могут взаимодействовать между собой, улучшая общую производительность системы. Применение многозадачных моделей нашло широкое применение в компьютерном зрении, обработке естественного языка и других областях.
В автономных автомобилях многозадачные модели могут одновременно определять объекты на дороге, классифицировать их (например, машина, пешеход, велосипед) и предсказывать их движение.