Машинное обучение может быть абстрактной концепцией, поэтому изучите эти различные алгоритмы
Вы когда-нибудь задумывались, как работают самодвижущиеся автомобили, чат-боты и автоматические рекомендации Netflix? Эти удобные технологические достижения являются продуктами машинного обучения
Этот тип искусственного интеллекта обучает компьютеры изучать поведение человека и использовать алгоритмы для принятия разумных решений без вмешательства. Алгоритмы обучаются независимо от входных данных и предсказывают логический выход на основе динамики обучающего набора данных
Вот несколько лучших алгоритмов машинного обучения, которые помогают создавать и обучать интеллектуальные компьютерные системы
Важность алгоритмов в машинном обучении
Алгоритм машинного обучения – это набор инструкций, используемых для того, чтобы помочь компьютеру имитировать поведение человека. Такие алгоритмы могут выполнять сложные задачи с минимальной или нулевой помощью человека
Вместо того чтобы писать код для каждой задачи, алгоритм строит логику на основе данных, которые вы вводите в модель. Учитывая достаточно большой набор данных, он выявляет закономерность, что позволяет ему принимать логические решения и предсказывать ценный результат
Современные системы используют несколько алгоритмов машинного обучения, каждый из которых имеет свои преимущества в производительности. Алгоритмы также различаются по точности, входным данным и условиям использования. Поэтому знание того, какой алгоритм использовать, является самым важным шагом для построения успешной модели машинного обучения
1. Логистическая регрессия
Также известный как биномиальная логистическая регрессия, этот алгоритм находит вероятность успеха или неудачи события. Обычно этот метод используется, когда зависимая переменная является бинарной. Более того, результаты обычно обрабатываются как просто истина/ложь или да/нет
Чтобы использовать эту статистическую модель, необходимо изучить и разделить наборы меченых данных на дискретные категории. Впечатляющей особенностью является то, что вы можете расширить логистическую регрессию на несколько классов и дать реалистичное представление о предсказаниях классов на основе вероятностей
Логистическая регрессия очень быстро и точно классифицирует неизвестные записи и простые наборы данных. Она также является исключительной при интерпретации коэффициентов модели. Кроме того, логистическая регрессия лучше всего работает в сценариях, где набор данных линейно разделим
С помощью этого алгоритма можно легко обновлять модели с учетом новых данных и использовать умозаключения для определения взаимосвязи между признаками. Он также менее склонен к переоценке, имеет технику регуляризации на случай переоценки и не требует больших вычислительных мощностей
Одно большое ограничение логистической регрессии заключается в том, что она предполагает линейную связь между зависимыми и независимыми переменными. Это делает ее непригодной для решения нелинейных задач, поскольку она предсказывает только дискретные функции, используя линейную поверхность принятия решений. В результате более мощные алгоритмы могут лучше подойти для решения более сложных задач
2. Дерево решений
Название происходит от его древовидного подхода. Вы можете использовать структуру Decision Tree для решения задач классификации и регрессии. Тем не менее, она более функциональна для решения задач классификации
Как и дерево, оно начинается с корневого узла, представляющего набор данных. Ветви представляют собой правила, управляющие процессом обучения. Эти ветви, называемые узлами принятия решений, представляют собой вопросы ‘да’ или ‘нет’, которые ведут к другим ветвям или заканчиваются в узлах листьев
Каждый листовой узел представляет собой возможный исход из совокупности решений. Узлы листьев и узлы решений – это два основных элемента, участвующих в прогнозировании результата на основе предоставленной информации. Следовательно, конечный результат или решение основывается на характеристиках набора данных
Деревья решений – это алгоритмы машинного обучения под наблюдением. Эти типы алгоритмов требуют от пользователя объяснения входных данных. Им также необходимо описание ожидаемого результата от обучающих данных
Деревья решений – это алгоритмы машинного обучения под наблюдением.
Проще говоря, этот алгоритм представляет собой графическое представление различных вариантов, руководствуясь заданными условиями, чтобы получить все возможные решения проблемы. Таким образом, задаваемые вопросы являются наращиванием для получения решения. Деревья решений имитируют мыслительный процесс человека для вынесения логического вердикта с помощью простых правил
Основной недостаток этого алгоритма заключается в том, что он склонен к нестабильности; незначительное изменение данных может привести к значительному нарушению структуры. Поэтому вам следует изучить различные способы получения согласованных наборов данных для ваших проектов
3. Алгоритм K-NN
K-NN зарекомендовал себя как многогранный алгоритм, полезный для решения многих реальных проблем. Несмотря на то, что это один из самых простых алгоритмов машинного обучения, он полезен во многих отраслях, от безопасности до финансов и экономики
Как следует из названия, K-Nearest Neighbor работает как классификатор, предполагая сходство между новыми и существующими соседними данными. Затем он помещает новый случай в ту же или подобную категорию, что и ближайшие имеющиеся данные
Важно отметить, что K-NN является непараметрическим алгоритмом; он не делает предположений о базовых данных. Его также называют алгоритмом ленивого обучающегося, он не сразу обучается на обучающих данных. Вместо этого он сохраняет текущие наборы данных и ждет, пока не получит новые данные. Затем он выполняет классификацию на основе близости и сходства
K-NN практичен, и люди используют его в различных областях. В здравоохранении этот алгоритм может предсказывать возможные риски для здоровья на основе наиболее вероятных проявлений генов человека. В финансовой сфере профессионалы используют K-NN для прогнозирования фондового рынка и даже курсов валют
Основным недостатком использования этого алгоритма является то, что он более требователен к памяти, чем другие алгоритмы машинного обучения. Он также испытывает трудности при обработке сложных, высокоразмерных данных
Тем не менее, K-NN остается хорошим выбором, поскольку он легко адаптируется, легко выявляет закономерности и позволяет изменять данные во время выполнения без ущерба для точности прогнозирования
4.K-Means
K-Means – это алгоритм обучения без контроля, который группирует немаркированные наборы данных в уникальные кластеры. Он получает входные данные, минимизирует расстояние между точками данных и объединяет данные на основе общих черт
Для ясности, кластер – это набор точек данных, сгруппированных в одну из-за определенного сходства. Коэффициент ‘K’ указывает системе, сколько кластеров ей необходимо
Практическая иллюстрация того, как это работает, включает анализ пронумерованной группы футболистов. Вы можете использовать этот алгоритм для создания и разделения футболистов на два кластера: футболисты-эксперты и футболисты-любители
Алгоритм K-Means имеет несколько применений в реальной жизни. Его можно использовать для классификации оценок учащихся, постановки медицинских диагнозов и отображения результатов поисковых систем. В целом, он отлично справляется с анализом больших объемов данных и разбиением их на логические кластеры
Одним из последствий использования этого алгоритма является то, что результаты часто непоследовательны. Он зависит от порядка, поэтому любое изменение порядка существующего набора данных может повлиять на результат. Кроме того, он не обладает единым эффектом и может работать только с числовыми данными
Несмотря на эти ограничения, K-Means является одним из наиболее эффективных алгоритмов машинного обучения. Он идеально подходит для сегментирования наборов данных и заслужил доверие благодаря своей адаптивности
Выбор лучшего алгоритма для вас
Как новичку, вам может понадобиться помощь в выборе лучшего алгоритма. Это решение является сложным в мире, полном фантастических вариантов. Однако для начала вам следует основывать свой выбор не на причудливых характеристиках алгоритма, а на чем-то другом
Скорее, следует учитывать размер алгоритма, характер данных, срочность задачи и требования к производительности. Эти и другие факторы помогут вам определить идеальный алгоритм для вашего проекта
Комментировать