الگوریتمی برای طبقه‌بندی آهنگسازی موسیقی به عنوان 'رمانتیک' یا 'مدرن' پیشنهاد دهید.
یک رویکرد برای طبقه‌بندی یک آهنگسازی موسیقی به عنوان "رمانتیک" یا "مدرن" می‌تواند استفاده از یک الگوریتم یادگیری ماشین مانند درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان یا یک شبکه عصبی باشد.

در اینجا مثالی از نحوه کار این الگوریتم آمده است:

1. آماده‌سازی داده‌ها - جمع‌آوری و برچسب‌گذاری یک مجموعه داده از آهنگسازی‌های موسیقی، که در آن هر آهنگسازی به عنوان "رمانتیک" یا "مدرن" برچسب‌گذاری شده است. مجموعه داده باید شامل انواع ویژگی‌ها یا خصوصیاتی باشد که می‌توان برای تمایز بین دو کلاس استفاده کرد، مانند ملودی، سازبندی، تنالیته و ساختار آهنگسازی.

2. انتخاب ویژگی - شناسایی و انتخاب مرتبط‌ترین ویژگی‌هایی که می‌توان برای تمایز بین دو کلاس استفاده کرد. این کار را می‌توان با استفاده از تکنیک‌هایی مانند تحلیل همبستگی، بهره اطلاعاتی یا اطلاعات متقابل انجام داد.

3. آموزش مدل - از مجموعه داده آماده شده و ویژگی‌های انتخاب شده برای آموزش یک مدل یادگیری ماشین استفاده کنید. مدل یاد خواهد گرفت که بر اساس ویژگی‌های داده‌های آموزشی بین آهنگسازی‌های رمانتیک و مدرن تمایز قائل شود.

4. آزمایش مدل - مدل را با استفاده از یک مجموعه داده جداگانه که در طول آموزش استفاده نشده است، اعتبارسنجی کنید تا عملکرد و دقت مدل در طبقه‌بندی آهنگسازی‌ها ارزیابی شود.

5. پیش‌بینی - از مدل آموزش دیده برای طبقه‌بندی آهنگسازی‌های جدید به عنوان "رمانتیک" یا "مدرن" استفاده کنید. بسته به مدل مورد استفاده، می‌تواند احتمال اینکه آهنگسازی "رمانتیک" یا "مدرن" باشد یا برچسب کلاس با بالاترین احتمال را output دهد.

البته، این الگوریتم می‌تواند با اضافه کردن ویژگی‌های بیشتر یا استفاده از تکنیک‌های پیشرفته‌تر یادگیری ماشین بهبود یابد و اصلاح شود.