F'din il-kariga, se nkunu qed nagħtu ħarsa lejn l-algoritmi ta' tagħlim tal-magni l-aktar komuni u nispjegawhom fil-qosor. Dan jgħinek tifhem kif jaħdmu u meta tużahom.
L-algoritmi tat-tagħlim tal-magni jintużaw ħafna fin-negozju u x-xjenza biex jagħmlu tbassir jew rakkomandazzjonijiet.
Jekk qed taħdem mad-dejta, jew tippjana li taħdem mad-dejta fil-futur, allura trid tkun taf dwar il-magna algoritmi tat-tagħlim. Imma tinkwetax, m'għandekx bżonn tkun matematiku ġenju biex tifhimhom!
F'dan il-blog post, aħna ser inkissru 11 mill-aktar algoritmi komuni ta 'tagħlim tal-magni u nispjegawhom fil-qosor. Mela kemm jekk għadek bdejt fiha xjenza tad-data jew int inġinier b'esperjenza, kompli aqra għal kors kraxx fl-algoritmi tat-tagħlim tal-magni.
Jekk int bħall-biċċa l-kbira tal-professjonisti tax-xjenza tad-dejta, int dejjem tfittex modi ġodda u innovattivi biex ittejjeb il-mudelli tiegħek tat-tagħlim bil-magni. Iżda b'tant algoritmi differenti minn fejn tagħżel, jista 'jkun diffiċli li tkun taf minn fejn tibda.
F'dan il-blog post, aħna ser nagħtu ħarsa lejn ħdax mill-aktar algoritmi komuni tat-tagħlim tal-magni, u nispjegaw kif jaħdmu fil-qosor.
Armat b'dan l-għarfien, tkun tista' tagħżel l-algoritmu t-tajjeb għall-kompitu li qed ikollok u tibda tibni mudelli aħjar aktar malajr.
11-il-aktar algoritmi komuni ta' tagħlim tal-magni 2024
1. Rigressjoni Lineari
huwa l-aktar algoritmu komuni tat-tagħlim tal-magni. Jintuża biex jimmudella relazzjoni bejn varjabbli dipendenti (y) u varjabbli indipendenti waħda jew aktar (x). L-għan huwa li tinstab il-linja tal-aħjar tajbin li timminimizza l-iżball bejn il-valuri mbassra u l-valuri attwali.
Ir-rigressjoni lineari hija metodu ta 'tagħlim statistiku sempliċi u użat ħafna. Mudelli ta' rigressjoni lineari huma użati biex jiddeskrivu relazzjonijiet bejn varjabbli billi titwaħħal linja mad-dejta. Dawn il-mudelli huma popolari minħabba li huma faċli biex jinftiehmu u jinterpretaw, u jistgħu jiġu applikati għal firxa wiesgħa ta 'dejta.
Rigressjoni lineari hija a għodda qawwija għall-fehim tar-relazzjonijiet bejn il-varjabbli, iżda għandha limitazzjonijiet. Mudelli lineari jagħmlu suppożizzjonijiet dwar id-dejta li jistgħu ma jkunux vera, u jistgħu jiġu preġudikati minn outliers. Barra minn hekk, mudelli lineari ma jistgħux jaqbdu relazzjonijiet mhux lineari bejn varjabbli.
Minkejja dawn il-limitazzjonijiet, ir-rigressjoni lineari għadha għodda siewja għall-fehim tad-dejta. F'dan it-tutorja, se nitgħallmu dwar rigressjoni lineari u kif nibnu mudelli lineari f'R. Se nitgħallmu wkoll dwar xi wħud mil-limitazzjonijiet tar-rigressjoni lineari u kif negħlbuhom.
2. Rigressjoni Loġistika
hija simili għal rigressjoni lineari, iżda tintuża meta l-varjabbli dipendenti hija binarja (1 jew 0). L-għan huwa li tinstab il-linja tal-aħjar tajbin li timmassimizza l-probabbiltà tat-tbassir korrett.
Ir-rigressjoni loġistika hija simili għal rigressjoni lineari, iżda t-tbassir magħmul minn rigressjoni loġistika mhumiex kontinwi. Minflok, huma dikotomika, li jfisser li hemm biss żewġ riżultati possibbli.
Pereżempju, mudell ta' rigressjoni loġistika jista' jintuża biex ibassar jekk an email huwa spam, ibbażat fuq ċertu kliem li jidher fl-email.
Ir-rigressjoni loġistika hija għodda qawwija, iżda mhix mingħajr il-limitazzjonijiet tagħha. Waħda mill-akbar limitazzjonijiet hija li tista 'tintuża biss biex tbassar riżultati dikotomika. Fi kliem ieħor, jista 'biss ibassar jekk avveniment se jseħħ jew le, mhux kemm hu probabbli li jseħħ.
Limitazzjoni oħra tar-rigressjoni loġistika hija li tassumi li l-varjabbli kollha huma indipendenti minn xulxin.
Dan mhux dejjem il-każ fis-settijiet tad-dejta tad-dinja reali. Minkejja l-limitazzjonijiet tagħha, ir-rigressjoni loġistika hija teknika statistika użata ħafna, u tista 'tkun ta' għajnuna kbira fit-tbassir ta 'avvenimenti.
3. Appoġġ Magni Vector
huma tip ta 'algoritmu ta' tagħlim tal-magni lineari. Jintużaw kemm għall-klassifikazzjoni kif ukoll għar-rigressjoni. L-għan huwa li jinstab l-iperpjan li jimmassimizza l-marġni bejn iż-żewġ klassijiet.
Support vector machines (SVMs) huma tip ta’ algoritmu ta’ tagħlim sorveljat li jista’ jintuża kemm għall-kompiti ta’ klassifikazzjoni kif ukoll ta’ rigressjoni. L-SVMs huma għażla popolari għall-kompiti tat-tagħlim tal-magni minħabba l-kapaċità tagħhom li jipproduċu riżultati preċiżi b'dejta relattivament żgħira.
L-SVMs jaħdmu billi jimmappjaw id-dejta fi spazju ta’ dimensjoni għolja u mbagħad isibu hyperplane li jifred l-aħjar id-dejta fi klassijiet. Dan l-iperpjan imbagħad jintuża biex jagħmel previżjonijiet fuq data ġdida.
L-SVMs huma effettivi wkoll f'każijiet fejn id-dejta ma tkunx separabbli b'mod lineari. F'dawn il-każijiet, l-SVMs jistgħu jużaw trick tal-qalba biex jittrasformaw id-dejta sabiex issir separabbli b'mod lineari. Il-qalba komuni użati ma 'SVMs jinkludu l-qalba tal-Funzjoni ta' Bażi Radjali (RBF) u l-qalba tal-polinomju.
L-SVMs għandhom numru ta’ vantaġġi fuq algoritmi oħra ta’ tagħlim tal-magni, inklużi:
– Il-ħila li tipproduċi riżultati preċiżi b'dejta relattivament żgħira
– Il-ħila li taħdem b'dejta li mhix separabbli b'mod lineari
– Il-ħila li tuża qlub biex tittrasforma d-dejta sabiex issir separabbli b'mod lineari
L-SVMs għandhom ukoll xi żvantaġġi, inklużi:
– Il-ħtieġa għal irfinar bir-reqqa tal-iperparametri
– Il-potenzjal ta' twaħħil żejjed jekk id-dejta ma tkunx kbira biżżejjed
Ukoll Aqra:
- Jasper Ai Prova Ħieles
- Jasper AI Kupun Kodiċi
- LeadPages vs Instapage
- Leadpages vs Unbounce
- L-Aħjar Kittieba tal-AI, Software għall-Kitba tal-Kontenut
- L-Aħjar Għodod tal-Kitba tal-AI
- L-Aħjar Għodod tal-AI biex Awtomatizza r-Reklami Facebook Tiegħek
- Content Studio Ipprezzar
- Reviżjoni Jasper AI
- X'inhuma l-Aħjar Għodod tal-Għażil tal-Artiklu
4. Klassifikaturi Bayes Naive
huma tip ta 'algoritmu ta' tagħlim tal-magni li jintuża kemm għall-klassifikazzjoni kif ukoll għar-rigressjoni. Huma bbażati fuq it-teorema Bayesjana u jagħmlu tbassir billi jużaw approċċ probabilistiku.
Kif rajna, il-klassifikatur Bayes naive huwa għodda sempliċi ħafna u qawwija għall-klassifikazzjoni. L-idea ewlenija wara l-klassifikatur hija li jinstab sett ta 'piżijiet li jistgħu jintużaw biex jiddistingwu bejn żewġ klassijiet.
Sabiex nagħmlu dan, jeħtieġ li l-ewwel insibu sett ta 'karatteristiċi li huma utli għad-diskriminazzjoni bejn iż-żewġ klassijiet.
Ladarba sibna dawn il-karatteristiċi, nistgħu mbagħad nużawhom biex inħarrġu klassifikatur. Il-klassifikatur Bayes naive huwa għodda popolari ħafna għall-klassifikazzjoni, u ħafna drabi jintuża f'applikazzjonijiet ta 'tagħlim tal-magni.
Il-vantaġġ ewlieni tal-klassifikatur Bayes naive huwa li huwa sempliċi ħafna biex jiġi implimentat u huwa wkoll mgħaġġel ħafna biex jitħarreġ. Il-klassifikatur huwa wkoll robust ħafna għall-istorbju u l-outliers. Madankollu, il-klassifikatur għandu ftit żvantaġġi.
L-ewwel, il-klassifikatur jagħmel suppożizzjoni qawwija dwar l-indipendenza tal-karatteristiċi. Din is-suppożizzjoni spiss ma tkunx vera fil-prattika, u tista' twassal għal prestazzjoni fqira. It-tieni, il-klassifikatur Bayes naive ma jiskalax tajjeb għal settijiet ta 'dejta kbar.
Dan għaliex il-klassifikatur irid jikkalkula l-probabbiltajiet għall-karatteristiċi kollha fis-sett tad-dejta, li jistgħu jieħdu ħafna ħin. Fl-aħħarnett, il-klassifikatur Bayes naive jista 'jiġi preġudikat jekk id-dejta tat-taħriġ ma tkunx rappreżentattiva tad-dejta tat-test.
5. Siġar tad-Deċiżjoni
huma tip ta 'algoritmu ta' tagħlim tal-magni li jintuża kemm għall-klassifikazzjoni kif ukoll għar-rigressjoni. L-għan huwa li ssib is-siġra tad-deċiżjonijiet li timminimizza l-iżball.
Is-siġar tal-klassifikazzjoni jintużaw biex ibassru tikketta ta' klassi (eż. tip ta' annimal, tip ta' karozza).
Is-siġar tar-rigressjoni jintużaw biex ibassru valur numeriku (eż. prezz, temperatura).
Is-siġar tal-klassifikazzjoni u tar-rigressjoni huma maħluqa bit-taħriġ ta 'algoritmu fuq sett ta' dejta. L-algoritmu jfittex mudelli fid-dejta u juża dawk il-mudelli biex joħloq siġra.
Is-siġra mbagħad tintuża biex tagħmel previżjonijiet fuq data ġdida. Pereżempju, jekk għandek siġra ta' klassifikazzjoni li tbassar it-tip ta' annimal ibbażat fuq il-karatteristiċi tiegħu, tista' tuża s-siġra biex tbassar it-tip ta' annimal għal punt ta' dejta ġdid (eż. annimal mhux magħruf).
Biex tagħmel tbassir, l-algoritmu sempliċement isegwi l-mogħdija tas-siġra mill-għerq sal-weraq. It-tbassir finali jsir billi jittieħed il-vot tal-maġġoranza tal-weraq (għas-siġar tal-klassifikazzjoni) jew issir medja tal-valuri tal-weraq (għas-siġar tar-rigressjoni).
Siġar Deċiżjoni huma qawwija għodda għas-soluzzjoni tal-problemi, iżda mhumiex perfetti. Waħda negattiva tas-siġar tad-deċiżjonijiet hija li jistgħu jħaddnu żżejjed id-dejta tat-taħriġ.
Dan ifisser li s-siġra tista' ma tiġġeneralizzax sew għal data ġdida, u tista' ma tkunx preċiża. Biex tevita t-twaħħil żejjed, huwa importanti li tuża strateġija ta' cross-validation tajba meta tħarreġ is-siġra tad-deċiżjonijiet tiegħek.
6. Foresti każwali
huma tip ta 'algoritmu ta' tagħlim tal-magni li jintuża kemm għall-klassifikazzjoni kif ukoll għar-rigressjoni. L-għan huwa li ssib il-foresta li timminimizza l-iżball.
Il-foresti każwali huma tip ta 'algoritmu ta' tagħlim bil-magni li jintuża kemm għall-kompiti ta 'klassifikazzjoni kif ukoll ta' rigressjoni. Dan l-algoritmu jaħdem billi joħloq sett ta’ siġar tad-deċiżjonijiet, li kull wieħed minnhom huwa mħarreġ fuq subsett każwali tad-dejta.
It-tbassir finali mbagħad isir billi ssir medja tal-previżjonijiet tas-siġar tad-deċiżjonijiet individwali kollha. Dan l-approċċ għandu diversi vantaġġi fuq algoritmi oħra ta’ tagħlim tal-magni, inkluż preċiżjoni mtejba u tnaqqis ta’ twaħħil żejjed.
Il-foresti każwali huma għodda qawwija kemm għall-kompiti ta 'klassifikazzjoni kif ukoll ta' rigressjoni. Huma għandhom il-kapaċità li jimmaniġġjaw settijiet ta 'dejta kbar b'ħafna karatteristiċi, u jistgħu wkoll jintużaw biex itejbu l-eżattezza ta' algoritmi oħra ta 'tagħlim tal-magni.
Barra minn hekk, foresti każwali huma relattivament faċli biex jintużaw u jinterpretaw, li jagħmilhom għażla tajba għal ħafna applikazzjonijiet.
7. Magni li jsaħħu l-gradjent
huma tip ta 'algoritmu ta' tagħlim tal-magni li jintuża kemm għall-klassifikazzjoni kif ukoll għar-rigressjoni. L-għan huwa li ssib il-magna li timminimizza l-iżball.
Magni li jsaħħu l-gradjent huma tip ta 'algoritmu ta' tagħlim tal-magni li jista 'jintuża biex jinħolqu mudelli ta' tbassir. L-algoritmu jaħdem billi jibni mudelli sekwenzjali u mbagħad jgħaqqadhom biex joħloq mudell finali.
Il-vantaġġ ta 'dan l-approċċ huwa li jista' jgħin biex jitnaqqas l-iffittjar żejjed peress li kull mudell individwali huwa inqas probabbli li jwaħħal żżejjed id-dejta.
Vidjows Relatati ta' Algoritmi ta' Tagħlim Magni:
8. Netwerks newrali
huma tip ta 'algoritmu ta' tagħlim tal-magni li jintuża kemm għall-klassifikazzjoni kif ukoll għar-rigressjoni. L-għan huwa li jinstab in-netwerk newrali li jimminimizza l-iżball.
Netwerks newrali huma tip ta 'algoritmu ta' tagħlim tal-magni li jintuża biex jimmudella mudelli kumplessi fid-dejta. Netwerks newrali huma simili għal algoritmi oħra ta 'tagħlim tal-magni, iżda huma komposti minn numru kbir ta' nodi ta 'proċessar interkonnessi, jew newroni, li jistgħu jitgħallmu jagħrfu mudelli ta' data input.
Netwerks newrali huma komunement użati għal kompiti bħar-rikonoxximent tal-immaġni, ir-rikonoxximent tad-diskors, u t-traduzzjoni awtomatika.
In-netwerks newrali huma għodda qawwija għat-tagħlim tal-magni, iżda huma wkoll algoritmi kumplessi li jistgħu jkunu diffiċli biex jinftiehmu u jiġu rranġati. F'din il-kariga, se nintroduċu xi wħud mill-baŜi tan-netwerks newrali u kif jaħdmu.
9. K-means Clustering
huwa tip ta 'algoritmu ta' tagħlim tal-magni li jintuża kemm għall-klassifikazzjoni kif ukoll għar-rigressjoni. L-għan huwa li jinstabu l-k-means li jimminimizzaw l-iżball.
K-means clustering huwa tip ta' tagħlim mhux sorveljat, li jintuża meta jkollok dejta mingħajr tikketta (jiġifieri dejta mingħajr kategoriji jew gruppi definiti). L-għan ta 'dan l-algoritmu huwa li jinstabu raggruppamenti fid-dejta, bin-numru ta' raggruppamenti rappreżentati mill-varjabbli K.
L-algoritmu jaħdem billi jassenja kull punt tad-dejta lil cluster, u mbagħad isib b'mod iterattiv iċ-ċentru ta 'kull cluster. Dan il-proċess jiġi ripetut sakemm il-clusters ma jibqgħux jinbidlu.
10. Tnaqqis tad-Dimensjonalità
huwa tip ta 'algoritmu ta' tagħlim tal-magni li jintuża kemm għall-klassifikazzjoni kif ukoll għar-rigressjoni. L-għan huwa li ssib id-dimensjoni mnaqqsa li timminimizza l-iżball.
Hemm ħafna modi kif twettaq tnaqqis tad-dimensjoni. L-aktar metodu komuni huwa l-Analiżi tal-Komponent Prinċipali (PCA).
PCA hija trasformazzjoni lineari li tittrasforma d-dejta f'sistema ta 'koordinati ġdida b'tali mod li l-akbar varjanza b'xi projezzjoni tad-dejta tasal fuq l-ewwel assi, it-tieni l-akbar varjanza fuq it-tieni assi, eċċ.
Metodi oħra popolari għat-tnaqqis tad-dimensjonalità jinkludu Analiżi Lineari Diskriminanti (LDA), Mapping Sammon, Fattorizzazzjoni tal-matriċi mhux negattiva (NMF), Skalar multidimensjonali (MDS), Isomap, Inkorporazzjoni lokalment lineari (LLE), u Autoencoders.
It-tnaqqis tad-dimensjonijiet huwa spiss użat bħala pass ta 'qabel l-ipproċessar għall-algoritmi tat-tagħlim tal-magni. Jista 'jgħin biex ittejjeb il-prestazzjoni ta' dawn l-algoritmi billi tnaqqas il-ħoss fid-dejta u tagħmel ix-xejriet aktar faċli biex jinstabu.
Vidjows Relatati ta' Algoritmi ta' Tagħlim Magni:
11. Tagħlim ta' Tisħiħ
huwa tip ta 'algoritmu ta' tagħlim tal-magni li jintuża kemm għall-klassifikazzjoni kif ukoll għar-rigressjoni. L-għan huwa li jinstab it-tisħiħ li jimminimizza l-iżball.
It-tagħlim ta’ rinfurzar huwa tip ta’ tagħlim bil-magni li jippermetti lill-aġenti jitgħallmu mill-ambjent tagħhom bi prova u żball. L-aġenti jirċievu premjijiet għat-tlestija ta’ ċerti kompiti, li jinċentivahom biex jitgħallmu kif ilestu dawk il-kompiti b’mod effiċjenti.
It-tagħlim ta' rinfurzar ġie applikat għal varjetà ta' oqsma problematiċi, inkluż robotika, logħob, u sistemi ta 'kontroll.
Links Quick:
- X'inhu Machine Learning? Kif jaħdem it-Tagħlim Magni?
- AI vs Tagħlim tal-Magni vs Tagħlim Profond: X'Inhuma Id-Differenze Maġġuri?
- X'inhi d-differenza bejn l-Intelliġenza Artifiċjali (AI) u t-Tagħlim tal-Magni
- X'inhu e-Learning? Kun af L-Importanza tat-tagħlim Fl-Edukazzjoni
Konklużjoni: Algoritmi ta' Tagħlim Magni 2024
Bħala konklużjoni, tagħlim magna l-algoritmi huma studju affaxxinanti u għandhom ħafna applikazzjonijiet prattiċi. Filwaqt li dan l-artikolu scratched biss il-wiċċ ta 'dawn l-algoritmi kumplessi, nittamaw li issa għandek fehim bażiku ta' kif jaħdmu.
Jekk tixtieq titgħallem aktar dwar it-tagħlim tal-magni jew xi qasam ieħor tax-xjenza tal-kompjuter, toqgħodx lura milli tikkuntattjana.
Aħna dejjem kuntenti li ngħinu lix-xjentisti tad-dejta li għadhom qed jibdew jitgħallmu aktar dwar dan il-qasam eċċitanti!
