Šiame įraše apžvelgsime dažniausiai pasitaikančius mašininio mokymosi algoritmus ir trumpai juos paaiškinsime. Tai padės suprasti, kaip jie veikia ir kada juos naudoti.
Mašininio mokymosi algoritmai plačiai naudojami versle ir moksle prognozėms ar rekomendacijoms teikti.
Jei dirbate su duomenimis arba planuojate dirbti su duomenimis ateityje, turite žinoti apie mašiną mokymosi algoritmai. Bet nesijaudinkite, jums nereikia būti genialiu matematiku, kad juos suprastumėte!
Šiame tinklaraščio įraše išskaidysime 11 dažniausiai naudojamų mašininio mokymosi algoritmų ir trumpai juos paaiškinsime. Taigi, ar jūs tik pradedate duomenų mokslas arba esate patyręs inžinierius, skaitykite mašininio mokymosi algoritmų greitąjį kursą.
Jei esate kaip ir dauguma duomenų mokslo profesionalų, visada ieškote naujų ir novatoriškų būdų, kaip pagerinti mašininio mokymosi modelius. Tačiau pasirinkus tiek daug skirtingų algoritmų, gali būti sunku žinoti, nuo ko pradėti.
Šiame tinklaraščio įraše apžvelgsime vienuolika labiausiai paplitusių mašininio mokymosi algoritmų ir trumpai paaiškinsime, kaip jie veikia.
Turėdami šias žinias galėsite pasirinkti tinkamą algoritmą atliekamai užduočiai atlikti ir greičiau pradėti kurti geresnius modelius.
11 labiausiai paplitusių mašininio mokymosi algoritmų 2024 m
1. Tiesinė regresija
yra labiausiai paplitęs mašininio mokymosi algoritmas. Jis naudojamas modeliuoti ryšį tarp priklausomo kintamojo (y) ir vieno ar daugiau nepriklausomų kintamųjų (x). Tikslas yra rasti tinkamiausią liniją, kuri sumažintų numatytų ir faktinių verčių paklaidą.
Tiesinė regresija yra paprastas ir plačiai naudojamas statistinio mokymosi metodas. Tiesinės regresijos modeliai naudojami santykiams tarp kintamųjų apibūdinti pritaikant liniją prie duomenų. Šie modeliai yra populiarūs, nes juos lengva suprasti ir interpretuoti, be to, juos galima pritaikyti įvairiems duomenims.
Tiesinė regresija yra a galingas įrankis kintamųjų santykiams suprasti, tačiau jis turi apribojimų. Tiesiniai modeliai daro prielaidas apie duomenis, kurios gali būti netikros, ir jas gali pakreipti nuokrypiai. Be to, tiesiniai modeliai negali užfiksuoti netiesinių ryšių tarp kintamųjų.
Nepaisant šių apribojimų, tiesinė regresija vis dar yra vertinga priemonė duomenims suprasti. Šioje pamokoje sužinosime apie tiesinę regresiją ir kaip sukurti tiesinius modelius R. Taip pat sužinosime apie kai kuriuos tiesinės regresijos apribojimus ir kaip juos įveikti.
2. Logistinė regresija
yra panašus į tiesinę regresiją, tačiau jis naudojamas, kai priklausomas kintamasis yra dvejetainis (1 arba 0). Tikslas yra rasti tinkamiausią liniją, kuri padidina teisingos prognozės tikimybę.
Logistinė regresija yra panaši į tiesinę regresiją, tačiau logistinės regresijos prognozės nėra nuolatinės. Vietoj to, jie yra dichotomiški, o tai reiškia, kad galimi tik du rezultatai.
Pavyzdžiui, logistinės regresijos modelis gali būti naudojamas nuspėti, ar an paštas yra šlamštas, remiantis tam tikrais žodžiais, kurie rodomi el.
Logistinė regresija yra galingas įrankis, tačiau jis nėra be apribojimų. Vienas iš didžiausių apribojimų yra tai, kad jis gali būti naudojamas tik nuspėti dichotominius rezultatus. Kitaip tariant, jis gali tik numatyti, ar įvykis įvyks, ar ne, o ne jo tikimybę.
Kitas logistinės regresijos apribojimas yra tas, kad daroma prielaida, kad visi kintamieji yra nepriklausomi vienas nuo kito.
Tai ne visada būna realaus pasaulio duomenų rinkiniuose. Nepaisant apribojimų, logistinė regresija yra plačiai naudojamas statistinis metodas ir gali būti labai naudingas numatant įvykius.
3. Palaikykite vektorines mašinas
yra linijinio mašininio mokymosi algoritmo tipas. Jie naudojami tiek klasifikacijai, tiek regresijai. Tikslas yra rasti hiperplokštumą, kuri maksimaliai padidina skirtumą tarp dviejų klasių.
Pagalbinės vektorinės mašinos (SVM) yra prižiūrimo mokymosi algoritmo tipas, kuris gali būti naudojamas tiek klasifikavimo, tiek regresijos užduotims atlikti. SVM yra populiarus mašininio mokymosi užduočių pasirinkimas, nes jie gali pateikti tikslius rezultatus naudojant palyginti mažai duomenų.
SVM veikia susiejant duomenis į didelės apimties erdvę ir tada surandant hiperplokštumą, kuri geriausiai atskiria duomenis į klases. Tada ši hiperplokštuma naudojama naujų duomenų prognozėms atlikti.
SVM taip pat yra veiksmingi tais atvejais, kai duomenys nėra tiesiškai atskiriami. Tokiais atvejais SVM gali naudoti branduolio triuką, kad transformuotų duomenis taip, kad juos būtų galima atskirti tiesiškai. Įprasti branduoliai, naudojami su SVM, apima Radial Basis Function (RBF) branduolį ir daugianario branduolį.
SVM turi daug pranašumų, palyginti su kitais mašininio mokymosi algoritmais, įskaitant:
– Galimybė gauti tikslius rezultatus turint palyginti mažai duomenų
– Gebėjimas dirbti su duomenimis, kurie nėra tiesiškai atskiriami
– Galimybė naudoti branduolius duomenims transformuoti taip, kad jie taptų tiesiškai atskiriami
SVM taip pat turi tam tikrų trūkumų, įskaitant:
– Poreikis kruopščiai derinti hiperparametrus
– Pernelyg pritaikymo galimybė, jei duomenys nėra pakankamai dideli
Taip pat perskaitykite:
- Jasper Ai nemokama bandomoji versija
- Jasper AI kupono kodas
- „LeadPages“ ir „Instapage“.
- Leadpages vs Unbounce
- Geriausi AI rašytojai, turinio rašymo programinė įranga
- Geriausi AI tekstų rašymo įrankiai
- Geriausi AI įrankiai, skirti automatizuoti jūsų „Facebook“ skelbimus
- Turinio studijos kainodara
- Jasper AI apžvalga
- Kokie yra geriausi straipsnių sukimo įrankiai
4. Naivieji Bayes klasifikatoriai
yra mašininio mokymosi algoritmo tipas, naudojamas tiek klasifikavimui, tiek regresijai. Jie pagrįsti Bajeso teorema ir prognozuoja taikydami tikimybinį metodą.
Kaip matėme, naivus Bayes klasifikatorius yra labai paprastas ir galingas klasifikavimo įrankis. Pagrindinė klasifikatoriaus idėja yra rasti svorių rinkinį, pagal kurį būtų galima atskirti dvi klases.
Norėdami tai padaryti, pirmiausia turime rasti funkcijų, kurios būtų naudingos atskiriant dvi klases, rinkinį.
Radę šias funkcijas, galime jas panaudoti mokydami klasifikatorių. Naivus Bayes klasifikatorius yra labai populiarus klasifikavimo įrankis ir dažnai naudojamas mašininio mokymosi programose.
Pagrindinis naivaus Bayes klasifikatoriaus privalumas yra tai, kad jį labai paprasta įdiegti ir jis taip pat labai greitai treniruojamas. Klasifikatorius taip pat yra labai atsparus triukšmui ir pašaliniams veiksniams. Tačiau klasifikatorius turi keletą trūkumų.
Pirma, klasifikatorius daro tvirtą prielaidą apie požymių nepriklausomumą. Ši prielaida dažnai neatitinka tikrovės ir gali lemti prastus rezultatus. Antra, naivus Bayes klasifikatorius netinkamai pritaikomas dideliems duomenų rinkiniams.
Taip yra todėl, kad klasifikatorius turi apskaičiuoti visų duomenų rinkinio ypatybių tikimybes, o tai gali užtrukti labai daug laiko. Galiausiai, naivus Bayes klasifikatorius gali būti šališkas, jei mokymo duomenys neatspindi bandymo duomenų.
5. Sprendimų medžiai
yra mašininio mokymosi algoritmo tipas, naudojamas tiek klasifikavimui, tiek regresijai. Tikslas yra rasti sprendimų medį, kuris sumažintų klaidą.
Klasifikavimo medžiai naudojami klasės etiketei nuspėti (pvz., gyvūno tipas, automobilio tipas).
Regresijos medžiai naudojami skaitinei reikšmei (pvz., kainai, temperatūrai) numatyti.
Klasifikavimo ir regresijos medžiai sukuriami mokant duomenų rinkinio algoritmą. Algoritmas ieško duomenų šablonų ir naudoja tuos šablonus, kad sukurtų medį.
Tada medis naudojamas naujų duomenų prognozėms atlikti. Pavyzdžiui, jei turite klasifikavimo medį, kuris numato gyvūno tipą pagal jo savybes, galite naudoti medį, kad nuspėtumėte gyvūno tipą naujam duomenų taškui (pvz., nežinomas gyvūnas).
Norėdami prognozuoti, algoritmas tiesiog seka medžio kelią nuo šaknų iki lapų. Galutinė prognozė daroma imant lapų daugumą (klasifikaciniams medžiams) arba lapų verčių vidurkį (regresijos medžiams).
Sprendimų medžiai yra galingi įrankis problemoms spręsti, bet jie nėra tobuli. Vienas sprendimų medžių trūkumas yra tas, kad jie gali per daug pritaikyti treniruočių duomenis.
Tai reiškia, kad medis gali netinkamai apibendrinti naujus duomenis ir gali būti netikslus. Norint išvengti per didelio pritaikymo, svarbu naudoti gerą kryžminio patvirtinimo strategiją, kai mokote savo sprendimų medį.
6. Atsitiktiniai miškai
yra mašininio mokymosi algoritmo tipas, naudojamas tiek klasifikavimui, tiek regresijai. Tikslas yra rasti mišką, kuris sumažintų klaidą.
Atsitiktiniai miškai yra mašininio mokymosi algoritmo tipas, naudojamas tiek klasifikavimo, tiek regresijos užduotims atlikti. Šis algoritmas veikia sukuriant sprendimų medžių rinkinį, kurių kiekvienas yra apmokytas atsitiktiniu duomenų pogrupiu.
Tada galutinė prognozė daroma apskaičiuojant visų atskirų sprendimų medžių prognozių vidurkį. Šis metodas turi keletą pranašumų, palyginti su kitais mašininio mokymosi algoritmais, įskaitant didesnį tikslumą ir sumažintą permontavimą.
Atsitiktiniai miškai yra galingas įrankis atliekant klasifikavimo ir regresijos užduotis. Jie gali tvarkyti didelius duomenų rinkinius su daugybe funkcijų, be to, juos galima naudoti siekiant pagerinti kitų mašininio mokymosi algoritmų tikslumą.
Be to, atsitiktinius miškus gana lengva naudoti ir interpretuoti, todėl jie yra geras pasirinkimas daugeliui programų.
7. Gradiento didinimo mašinos
yra mašininio mokymosi algoritmo tipas, naudojamas tiek klasifikavimui, tiek regresijai. Tikslas yra rasti mašiną, kuri sumažintų klaidą.
Gradiento didinimo mašinos yra mašininio mokymosi algoritmo tipas, kurį galima naudoti kuriant nuspėjamuosius modelius. Algoritmas veikia nuosekliai kuriant modelius ir juos derinant, kad būtų sukurtas galutinis modelis.
Šio metodo pranašumas yra tas, kad jis gali padėti sumažinti perteklinį pritaikymą, nes mažiau tikėtina, kad kiekvienas atskiras modelis per daug pritaikys duomenis.
Susiję vaizdo įrašai apie mašininio mokymosi algoritmus:
8. Neuroniniai tinklai
yra mašininio mokymosi algoritmo tipas, naudojamas tiek klasifikavimui, tiek regresijai. Tikslas yra rasti neuroninį tinklą, kuris sumažintų klaidą.
Neuroniniai tinklai yra mašininio mokymosi algoritmo tipas, naudojamas sudėtingiems duomenų modeliams modeliuoti. Neuroniniai tinklai yra panašūs į kitus mašininio mokymosi algoritmus, tačiau juos sudaro daugybė tarpusavyje sujungtų apdorojimo mazgų arba neuronų, kurie gali išmokti atpažinti įvesties duomenų šablonus.
Neuroniniai tinklai dažniausiai naudojami tokioms užduotims kaip vaizdo atpažinimas, kalbos atpažinimas ir mašininis vertimas.
Neuroniniai tinklai yra galingas mašininio mokymosi įrankis, tačiau jie taip pat yra sudėtingi algoritmai, kuriuos gali būti sunku suprasti ir suderinti. Šiame įraše supažindinsime su kai kuriais neuroninių tinklų pagrindais ir jų veikimo principu.
9. K reiškia klasterizavimą
yra mašininio mokymosi algoritmo tipas, naudojamas tiek klasifikavimui, tiek regresijai. Tikslas yra rasti k vidurkį, kuris sumažintų klaidą.
K-means klasterizavimas yra neprižiūrimo mokymosi tipas, kuris naudojamas, kai turite nepažymėtų duomenų (ty duomenų be apibrėžtų kategorijų ar grupių). Šio algoritmo tikslas yra rasti duomenų klasterius, kurių grupių skaičius būtų vaizduojamas kintamuoju K.
Algoritmas veikia kiekvieną duomenų tašką priskirdamas klasteriui, o po to kartodamas kiekvieno klasterio centroidą. Šis procesas kartojamas tol, kol klasteriai nebesikeičia.
10. Matmenų mažinimas
yra mašininio mokymosi algoritmo tipas, naudojamas tiek klasifikavimui, tiek regresijai. Tikslas yra rasti sumažintą matmenį, kuris sumažintų klaidą.
Yra daug būdų, kaip sumažinti matmenis. Labiausiai paplitęs metodas yra pagrindinių komponentų analizė (PCA).
PCA yra tiesinė transformacija, transformuojanti duomenis į naują koordinačių sistemą taip, kad didžiausias dispersija pagal tam tikrą duomenų projekciją būtų pirmoje ašyje, antra didžiausia dispersija antroje ašyje ir pan.
Kiti populiarūs matmenų mažinimo metodai yra linijinė diskriminacinė analizė (LDA), Sammon atvaizdavimas, neneigiamos matricos faktorizavimas (NMF), daugiamatis mastelio keitimas (MDS), izomap, lokaliai tiesinis įterpimas (LLE) ir automatiniai kodavimo įrenginiai.
Matmenų mažinimas dažnai naudojamas kaip mašininio mokymosi algoritmų išankstinio apdorojimo žingsnis. Tai gali padėti pagerinti šių algoritmų našumą sumažinant duomenų triukšmą ir palengvinant modelių aptikimą.
Susiję vaizdo įrašai apie mašininio mokymosi algoritmus:
11. Stiprinamasis mokymasis
yra mašininio mokymosi algoritmo tipas, naudojamas tiek klasifikavimui, tiek regresijai. Tikslas yra rasti pastiprinimą, kuris sumažintų klaidą.
Sustiprinimo mokymasis yra mašininio mokymosi rūšis, leidžianti agentams mokytis iš savo aplinkos bandymų ir klaidų būdu. Agentai gauna atlygį už tam tikrų užduočių atlikimą, o tai skatina juos išmokti efektyviai atlikti tas užduotis.
Sustiprinimo mokymasis buvo taikomas įvairiose probleminėse srityse, įskaitant robotų, žaidimų ir valdymo sistemos.
Nuorodos:
- Kas yra mašininis mokymasis? Kaip veikia mašininis mokymasis?
- AI vs mašininis mokymasis prieš gilųjį mokymąsi: kokie yra pagrindiniai skirtumai?
- Kuo skiriasi dirbtinis intelektas (AI) ir mašininis mokymasis
- Kas yra el. mokymasis? Žinokite mokymosi svarbą švietime
Išvada: mašininio mokymosi algoritmai 2024 m
Taigi, mašininis mokymasis algoritmai yra patrauklus tyrimas ir turi daug praktinių pritaikymų. Nors šis straipsnis tik subraižo šių sudėtingų algoritmų paviršių, tikimės, kad dabar suprasite, kaip jie veikia.
Jei norite sužinoti daugiau apie mašininį mokymąsi ar bet kurią kitą informatikos sritį, nedvejodami susisiekite su mumis.
Visada džiaugiamės galėdami padėti pradedantiesiems duomenų mokslininkams daugiau sužinoti apie šią įdomią sritį!
