مفهوم طبقه‌بندی چند برچسبی را توضیح دهید.
طبقه‌بندی چند برچسبی به نوعی از مسائل یادگیری ماشین نظارت شده اشاره دارد که هدف آن پیش‌بینی مجموعه‌ای از چندین برچسب برای یک نمونه داده شده است. این با طبقه‌بندی دودویی یا چند کلاسه متفاوت است زیرا طبقه‌بندی دودویی با پیش‌بینی یکی از دو دسته سر و کار دارد، در حالی که طبقه‌بندی چند کلاسه یکی از چندین دسته را پیش‌بینی می‌کند، و طبقه‌بندی چند برچسبی چندین برچسب را برای هر نمونه پیش‌بینی می‌کند.

یک مثال از مسئله طبقه‌بندی چند برچسبی، سیستم پیشنهاد فیلم است که در آن هر فیلم می‌تواند به طور همزمان به چندین ژانر (مانند کمدی، اکشن و عاشقانه) اختصاص داده شود. مثال دیگر طبقه‌بندی متن است، که در آن یک سند می‌تواند به چندین موضوع یا دسته طبقه‌بندی شود.

برای حل مسائل طبقه‌بندی چند برچسبی، رویکردهای مختلفی می‌توان اتخاذ کرد. یک رویکرد رایج استفاده از طبقه‌بندی‌کننده‌های دودویی برای هر برچسب و ترکیب نتایج آنهاست. رویکرد دیگر استفاده از الگوریتم‌های خاص طراحی شده برای مسائل طبقه‌بندی چند برچسبی مانند جنگل تصادفی، K-نزدیکترین همسایه و شبکه‌های عصبی مصنوعی است.

به طور خلاصه، طبقه‌بندی چند برچسبی شامل پیش‌بینی چندین نتیجه یا برچسب برای یک نمونه داده شده با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده است. این روش معمولاً در سناریوهایی استفاده می‌شود که چندین نتیجه یا کلاس همپوشان وجود دارد.