There are many classifiers you can use for image classification, but the choice of a particular method will depend on your specific needs and the characteristics of your data. Some of the most popular classifiers for image classification include Convolutional Neural Networks (CNNs), Support Vector Machines (SVMs), and Random Forests. CNNs are particularly powerful for image classification tasks and have been used in many state-of-the-art systems, but they can be computationally expensive and require a large amount of data for training. SVMs and Random Forests are often used as alternatives to CNNs, especially for smaller datasets. Ultimately, the best method to use will depend on your specific problem, the size and quality of your dataset, and your available computing resources.
มีตัวแยกประเภทหลายตัวที่คุณสามารถใช้เพื่อจัดประเภทรูปภาพ แต่การเลือกวิธีการเฉพาะจะขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของคุณและลักษณะของข้อมูลของคุณ ตัวแยกประเภทรูปภาพที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ได้แก่ Convolutional Neural Networks (CNN), Support Vector Machines (SVM) และ Random Forests CNN มีประสิทธิภาพเป็นพิเศษสำหรับงานการจัดหมวดหมู่ภาพ และมีการใช้ในระบบล้ำสมัยหลายระบบ แต่อาจมีราคาแพงในการคำนวณและต้องการข้อมูลจำนวนมากสำหรับการฝึกอบรม SVM และ Random Forests มักใช้เป็นทางเลือกแทน CNN โดยเฉพาะชุดข้อมูลขนาดเล็ก ท้ายที่สุดแล้ว วิธีที่ดีที่สุดในการใช้งานจะขึ้นอยู่กับปัญหาเฉพาะของคุณ ขนาดและคุณภาพของชุดข้อมูล และทรัพยากรการประมวลผลที่มีอยู่
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence