In questo post, daremo un'occhiata agli algoritmi di machine learning più comuni e li spiegheremo in poche parole. Questo ti aiuterà a capire come funzionano e quando usarli.
Gli algoritmi di apprendimento automatico sono ampiamente utilizzati nel mondo degli affari e della scienza per fare previsioni o raccomandazioni.
Se stai lavorando con i dati o prevedi di lavorare con i dati in futuro, devi conoscere la macchina algoritmi di apprendimento. Ma non preoccuparti, non devi essere un matematico geniale per capirli!
In questo post del blog, analizzeremo 11 degli algoritmi di apprendimento automatico più comuni e li spiegheremo in poche parole. Quindi, sia che tu stia appena iniziando scienza dei dati o sei un ingegnere esperto, continua a leggere per un corso accelerato sugli algoritmi di apprendimento automatico.
Se sei come la maggior parte dei professionisti della scienza dei dati, sei sempre alla ricerca di modi nuovi e innovativi per migliorare i tuoi modelli di machine learning. Ma con così tanti algoritmi diversi tra cui scegliere, può essere difficile sapere da dove cominciare.
In questo post del blog, daremo un'occhiata a undici degli algoritmi di apprendimento automatico più comuni e spiegheremo come funzionano in poche parole.
Grazie a questa conoscenza, sarai in grado di scegliere l'algoritmo giusto per l'attività da svolgere e iniziare a creare modelli migliori più velocemente.
11 algoritmi di apprendimento automatico più comuni 2024
1. Regressione lineare
è l'algoritmo di apprendimento automatico più comune. Viene utilizzato per modellare una relazione tra una variabile dipendente ( y) e una o più variabili indipendenti ( x). L'obiettivo è trovare la linea di miglior adattamento che minimizzi l'errore tra i valori previsti e quelli effettivi.
La regressione lineare è un metodo di apprendimento statistico semplice e ampiamente utilizzato. I modelli di regressione lineare vengono utilizzati per descrivere le relazioni tra variabili adattando una linea ai dati. Questi modelli sono popolari perché sono facili da capire e interpretare e possono essere applicati a un'ampia gamma di dati.
La regressione lineare è a strumento potente per comprendere le relazioni tra variabili, ma ha dei limiti. I modelli lineari fanno ipotesi sui dati che potrebbero non essere veri e possono essere distorti da valori anomali. Inoltre, i modelli lineari non possono acquisire relazioni non lineari tra variabili.
Nonostante queste limitazioni, la regressione lineare è ancora uno strumento prezioso per la comprensione dei dati. In questo tutorial impareremo la regressione lineare e come costruire modelli lineari in R. Impareremo anche alcuni dei limiti della regressione lineare e come superarli.
2. Regressione logistica
è simile alla regressione lineare, ma viene utilizzata quando la variabile dipendente è binaria (1 o 0). L'obiettivo è trovare la linea di miglior adattamento che massimizza la probabilità della previsione corretta.
La regressione logistica è simile alla regressione lineare, ma le previsioni fatte dalla regressione logistica non sono continue. Invece, sono dicotomici, il che significa che ci sono solo due possibili esiti.
Ad esempio, un modello di regressione logistica può essere utilizzato per prevedere se un l'e-mail è uno spam, in base a determinate parole che compaiono nell'e-mail.
La regressione logistica è uno strumento potente, ma non è privo di limiti. Uno dei maggiori limiti è che può essere utilizzato solo per prevedere esiti dicotomici. In altre parole, può solo prevedere se si verificherà o meno un evento, non quanto è probabile che si verifichi.
Un'altra limitazione della regressione logistica è che presuppone che tutte le variabili siano indipendenti l'una dall'altra.
Questo non è sempre il caso nei set di dati del mondo reale. Nonostante i suoi limiti, la regressione logistica è una tecnica statistica ampiamente utilizzata e può essere molto utile nella previsione degli eventi.
3. Supporta le macchine vettoriali
sono un tipo di algoritmo di apprendimento automatico lineare. Sono usati sia per la classificazione che per la regressione. L'obiettivo è trovare l'iperpiano che massimizzi il margine tra le due classi.
Le macchine vettoriali di supporto (SVM) sono un tipo di algoritmo di apprendimento supervisionato che può essere utilizzato sia per attività di classificazione che di regressione. Le SVM sono una scelta popolare per le attività di apprendimento automatico grazie alla loro capacità di produrre risultati accurati con dati relativamente piccoli.
Le SVM funzionano mappando i dati in uno spazio dimensionale elevato e quindi trovando un iperpiano che separi al meglio i dati in classi. Questo iperpiano viene quindi utilizzato per fare previsioni sui nuovi dati.
Le SVM sono efficaci anche nei casi in cui i dati non sono separabili linearmente. In questi casi, le SVM possono utilizzare un trucco del kernel per trasformare i dati in modo che diventino separabili linearmente. I kernel comuni utilizzati con le SVM includono il kernel Radial Basis Function (RBF) e il kernel polinomiale.
Le SVM presentano una serie di vantaggi rispetto ad altri algoritmi di apprendimento automatico, tra cui:
– La capacità di produrre risultati accurati con dati relativamente piccoli
– La capacità di lavorare con dati che non sono separabili linearmente
– La possibilità di utilizzare i kernel per trasformare i dati in modo che diventino separabili linearmente
Le SVM presentano anche alcuni svantaggi, tra cui:
– La necessità di un'attenta messa a punto degli iperparametri
– Il potenziale di overfitting se i dati non sono sufficientemente grandi
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4. Classificatori ingenui di Bayes
sono un tipo di algoritmo di apprendimento automatico utilizzato sia per la classificazione che per la regressione. Si basano sul teorema bayesiano e fanno previsioni utilizzando un approccio probabilistico.
Come abbiamo visto, l'ingenuo classificatore di Bayes è uno strumento di classificazione molto semplice e potente. L'idea chiave alla base del classificatore è trovare un insieme di pesi che possono essere utilizzati per distinguere tra due classi.
Per fare ciò, dobbiamo prima trovare un insieme di funzionalità utili per discriminare tra le due classi.
Una volta trovate queste caratteristiche, possiamo usarle per addestrare un classificatore. L'ingenuo classificatore Bayes è uno strumento molto popolare per la classificazione e viene spesso utilizzato nelle applicazioni di apprendimento automatico.
Il vantaggio principale dell'ingenuo classificatore Bayes è che è molto semplice da implementare ed è anche molto veloce da addestrare. Il classificatore è anche molto robusto al rumore e ai valori anomali. Tuttavia, il classificatore presenta alcuni svantaggi.
In primo luogo, il classificatore fa una forte ipotesi sull'indipendenza delle caratteristiche. Questa ipotesi spesso non è vera nella pratica e può portare a scarse prestazioni. In secondo luogo, l'ingenuo classificatore di Bayes non si adatta bene a set di dati di grandi dimensioni.
Questo perché il classificatore deve calcolare le probabilità per tutte le funzionalità nel set di dati, il che può richiedere molto tempo. Infine, l'ingenuo classificatore Bayes può essere distorto se i dati di addestramento non sono rappresentativi dei dati del test.
5. Alberi decisionali
sono un tipo di algoritmo di apprendimento automatico utilizzato sia per la classificazione che per la regressione. L'obiettivo è trovare l'albero decisionale che riduca al minimo l'errore.
Gli alberi di classificazione vengono utilizzati per prevedere un'etichetta di classe (ad es. tipo di animale, tipo di auto).
Gli alberi di regressione vengono utilizzati per prevedere un valore numerico (ad es. prezzo, temperatura).
Gli alberi di classificazione e regressione vengono creati addestrando un algoritmo su un set di dati. L'algoritmo cerca i modelli nei dati e li utilizza per creare un albero.
L'albero viene quindi utilizzato per fare previsioni sui nuovi dati. Ad esempio, se si dispone di un albero di classificazione che prevede il tipo di animale in base alle sue caratteristiche, è possibile utilizzare l'albero per prevedere il tipo di animale per un nuovo punto dati (ad esempio un animale sconosciuto).
Per fare previsioni, l'algoritmo segue semplicemente il percorso dell'albero dalla radice alle foglie. La previsione finale si fa prendendo il voto di maggioranza delle foglie (per gli alberi di classificazione) o facendo la media dei valori delle foglie (per gli alberi di regressione).
Gli alberi decisionali sono potenti strumento per risolvere i problemi, ma non sono perfetti. Uno svantaggio degli alberi decisionali è che possono sovradimensionare i dati di addestramento.
Ciò significa che l'albero potrebbe non essere ben generalizzato ai nuovi dati e potrebbe non essere accurato. Per evitare l'overfitting, è importante utilizzare una buona strategia di convalida incrociata durante l'addestramento dell'albero decisionale.
6. Foreste casuali
sono un tipo di algoritmo di apprendimento automatico utilizzato sia per la classificazione che per la regressione. L'obiettivo è trovare la foresta che riduca al minimo l'errore.
Le foreste casuali sono un tipo di algoritmo di apprendimento automatico utilizzato sia per le attività di classificazione che per le attività di regressione. Questo algoritmo funziona creando una serie di alberi decisionali, ognuno dei quali viene addestrato su un sottoinsieme casuale di dati.
La previsione finale viene quindi effettuata calcolando la media delle previsioni di tutti i singoli alberi decisionali. Questo approccio presenta numerosi vantaggi rispetto ad altri algoritmi di apprendimento automatico, tra cui una maggiore precisione e una riduzione dell'overfitting.
Le foreste casuali sono un potente strumento sia per la classificazione che per le attività di regressione. Hanno la capacità di gestire set di dati di grandi dimensioni con molte funzionalità e possono anche essere utilizzati per migliorare la precisione di altri algoritmi di apprendimento automatico.
Inoltre, le foreste casuali sono relativamente facili da usare e interpretare, il che le rende una buona scelta per molte applicazioni.
7. Macchine per aumentare il gradiente
sono un tipo di algoritmo di apprendimento automatico utilizzato sia per la classificazione che per la regressione. L'obiettivo è trovare la macchina che riduca al minimo l'errore.
Le macchine per il potenziamento del gradiente sono un tipo di algoritmo di apprendimento automatico che può essere utilizzato per creare modelli predittivi. L'algoritmo funziona costruendo in sequenza modelli e poi combinandoli per creare un modello finale.
Il vantaggio di questo approccio è che può aiutare a ridurre l'overfitting poiché è meno probabile che ogni singolo modello superi i dati.
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8. Reti neurali
sono un tipo di algoritmo di apprendimento automatico utilizzato sia per la classificazione che per la regressione. L'obiettivo è trovare la rete neurale che riduca al minimo l'errore.
Le reti neurali sono un tipo di algoritmo di apprendimento automatico utilizzato per modellare modelli complessi nei dati. Le reti neurali sono simili ad altri algoritmi di apprendimento automatico, ma sono composte da un gran numero di nodi di elaborazione interconnessi, o neuroni, che possono imparare a riconoscere i modelli di dati di input.
Le reti neurali sono comunemente utilizzate per attività come il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento vocale e la traduzione automatica.
Le reti neurali sono un potente strumento per l'apprendimento automatico, ma sono anche algoritmi complessi che possono essere difficili da capire e da mettere a punto. In questo post, introdurremo alcune nozioni di base sulle reti neurali e su come funzionano.
9. Cluster di K-mezzi
è un tipo di algoritmo di apprendimento automatico utilizzato sia per la classificazione che per la regressione. L'obiettivo è trovare le k-medie che minimizzino l'errore.
Il clustering K-means è un tipo di apprendimento non supervisionato, che viene utilizzato quando si hanno dati senza etichetta (ad esempio, dati senza categorie o gruppi definiti). L'obiettivo di questo algoritmo è trovare cluster nei dati, con il numero di cluster rappresentato dalla variabile K.
L'algoritmo funziona assegnando ciascun punto dati a un cluster e quindi trovando in modo iterativo il centroide di ciascun cluster. Questo processo viene ripetuto finché i cluster non cambiano più.
10. Riduzione della dimensionalità
è un tipo di algoritmo di apprendimento automatico utilizzato sia per la classificazione che per la regressione. L'obiettivo è trovare la dimensione ridotta che minimizzi l'errore.
Esistono molti modi per eseguire la riduzione della dimensionalità. Il metodo più comune è l'analisi dei componenti principali (PCA).
PCA è una trasformazione lineare che trasforma i dati in un nuovo sistema di coordinate in modo tale che la massima varianza di una certa proiezione dei dati si trovi sul primo asse, la seconda maggiore varianza sul secondo asse e così via.
Altri metodi popolari per la riduzione della dimensionalità includono Linear Discriminant Analysis (LDA), Sammon mapping, Non-negative matrix factorization (NMF), Multidimensional scaling (MDS), Isomap, Locally linear embedding (LLE) e Autoencoder.
La riduzione della dimensionalità viene spesso utilizzata come fase di pre-elaborazione per algoritmi di apprendimento automatico. Può aiutare a migliorare le prestazioni di questi algoritmi riducendo il rumore nei dati e rendendo i modelli più facili da rilevare.
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11. Apprendimento per rinforzo
è un tipo di algoritmo di apprendimento automatico utilizzato sia per la classificazione che per la regressione. L'obiettivo è trovare il rinforzo che riduca al minimo l'errore.
L'apprendimento per rinforzo è un tipo di apprendimento automatico che consente agli agenti di apprendere dal proprio ambiente per tentativi ed errori. Gli agenti ricevono ricompense per il completamento di determinati compiti, il che li incentiva a imparare come completare tali compiti in modo efficiente.
L'apprendimento per rinforzo è stato applicato a una varietà di domini problematici, tra cui robotica, giochi e sistemi di controllo.
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Conclusione: algoritmi di apprendimento automatico 2024
In conclusione, machine learning gli algoritmi sono uno studio affascinante e hanno molte applicazioni pratiche. Anche se questo articolo ha solo scalfito la superficie di questi algoritmi complessi, speriamo che ora tu abbia una comprensione di base di come funzionano.
Se desideri saperne di più sull'apprendimento automatico o su qualsiasi altra area dell'informatica, non esitare a contattarci.
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