W tym poście przyjrzymy się najpopularniejszym algorytmom uczenia maszynowego i wyjaśnimy je w skrócie. Pomoże Ci to zrozumieć, jak działają i kiedy ich używać.
Algorytmy uczenia maszynowego są szeroko stosowane w biznesie i nauce do tworzenia prognoz lub rekomendacji.
Jeśli pracujesz z danymi lub planujesz pracować z danymi w przyszłości, musisz wiedzieć o maszynie algorytmy uczenia się. Ale nie martw się, nie musisz być genialnym matematykiem, żeby je zrozumieć!
W tym poście na blogu przedstawimy 11 najpopularniejszych algorytmów uczenia maszynowego i wyjaśnimy je w skrócie. Więc czy dopiero zaczynasz w nauka danych lub jesteś doświadczonym inżynierem, czytaj dalej, aby uzyskać szybki kurs algorytmów uczenia maszynowego.
Jeśli jesteś jak większość specjalistów zajmujących się analizą danych, zawsze poszukujesz nowych i innowacyjnych sposobów na ulepszenie modeli uczenia maszynowego. Ale przy tak wielu różnych algorytmach do wyboru może być trudno wiedzieć, od czego zacząć.
W tym poście na blogu przyjrzymy się jedenastu najczęstszym algorytmom uczenia maszynowego i w skrócie wyjaśnimy, jak one działają.
Uzbrojony w tę wiedzę, będziesz mógł wybrać odpowiedni algorytm do danego zadania i szybciej rozpocząć tworzenie lepszych modeli.
11 najpopularniejszych algorytmów uczenia maszynowego 2024
1. Regresja liniowa
jest najpopularniejszym algorytmem uczenia maszynowego. Służy do modelowania relacji między zmienną zależną ( y) a jedną lub większą liczbą zmiennych niezależnych ( x). Celem jest znalezienie linii najlepszego dopasowania, która minimalizuje błąd między wartościami przewidywanymi a wartościami rzeczywistymi.
Regresja liniowa jest prostą i powszechnie stosowaną metodą uczenia statystycznego. Modele regresji liniowej służą do opisywania relacji między zmiennymi poprzez dopasowanie linii do danych. Modele te są popularne, ponieważ są łatwe do zrozumienia i interpretacji oraz mogą być stosowane do szerokiego zakresu danych.
Regresja liniowa to a potężne narzędzie do zrozumienia relacji między zmiennymi, ale ma ograniczenia. Modele liniowe przyjmują założenia dotyczące danych, które mogą nie być prawdziwe i mogą być obciążone wartościami odstającymi. Ponadto modele liniowe nie mogą uchwycić nieliniowych relacji między zmiennymi.
Pomimo tych ograniczeń regresja liniowa jest nadal cennym narzędziem do zrozumienia danych. W tym samouczku dowiemy się o regresji liniowej i tworzeniu modeli liniowych w R. Dowiemy się również o niektórych ograniczeniach regresji liniowej i jak je przezwyciężyć.
2. Regresja logistyczna
jest podobna do regresji liniowej, ale jest używana, gdy zmienna zależna jest binarna (1 lub 0). Celem jest znalezienie linii najlepszego dopasowania, która maksymalizuje prawdopodobieństwo poprawnej prognozy.
Regresja logistyczna jest podobna do regresji liniowej, ale przewidywania regresji logistycznej nie są ciągłe. Zamiast tego są dychotomiczne, co oznacza, że są tylko dwa możliwe wyniki.
Na przykład model regresji logistycznej może być użyty do przewidzenia, czy e-mail to spam, na podstawie określonych słów, które pojawiają się w e-mailu.
Regresja logistyczna jest potężnym narzędziem, ale nie jest pozbawiona ograniczeń. Jednym z największych ograniczeń jest to, że można go używać tylko do przewidywania wyników dychotomicznych. Innymi słowy, może tylko przewidzieć, czy jakieś zdarzenie nastąpi, a nie jak prawdopodobne jest jego wystąpienie.
Innym ograniczeniem regresji logistycznej jest założenie, że wszystkie zmienne są od siebie niezależne.
Nie zawsze tak jest w przypadku rzeczywistych zbiorów danych. Pomimo swoich ograniczeń regresja logistyczna jest szeroko stosowaną techniką statystyczną i może być bardzo pomocna w przewidywaniu zdarzeń.
3. Wsparcie maszyn wektorowych
są rodzajem liniowego algorytmu uczenia maszynowego. Są używane zarówno do klasyfikacji, jak i regresji. Celem jest znalezienie hiperpłaszczyzny, która maksymalizuje margines między dwiema klasami.
Maszyny wektorów nośnych (SVM) to rodzaj nadzorowanego algorytmu uczenia, który może być używany zarówno do zadań klasyfikacji, jak i regresji. Maszyny SVM są popularnym wyborem do zadań uczenia maszynowego ze względu na ich zdolność do generowania dokładnych wyników przy stosunkowo niewielkiej ilości danych.
Maszyny SVM działają poprzez mapowanie danych do przestrzeni wielowymiarowej, a następnie znajdowanie hiperpłaszczyzny, która najlepiej dzieli dane na klasy. Ta hiperpłaszczyzna jest następnie wykorzystywana do przewidywania nowych danych.
Maszyny SVM są również skuteczne w przypadkach, w których danych nie można oddzielić liniowo. W takich przypadkach maszyny SVM mogą wykorzystać sztuczkę jądra do przekształcenia danych tak, aby stały się liniowo rozdzielne. Typowe jądra używane z SVM obejmują jądro Radial Basis Function (RBF) i jądro wielomianowe.
Maszyny SVM mają wiele zalet w porównaniu z innymi algorytmami uczenia maszynowego, w tym:
– Możliwość uzyskania dokładnych wyników przy stosunkowo niewielkiej ilości danych
– Możliwość pracy z danymi, które nie są liniowo rozdzielone
– Możliwość wykorzystania jąder do przekształcania danych tak, aby stały się liniowo rozdzielne
Maszyny SVM mają również pewne wady, w tym:
– Konieczność starannego strojenia hiperparametrów
– Możliwość nadmiernego dopasowania, jeśli dane nie są wystarczająco duże
Przeczytaj także:
- Bezpłatna wersja próbna Jasper Ai
- Kod kuponu Jasper AI
- LeadPages kontra Instapage
- Strony główne vs Unbounce
- Najlepsi twórcy AI, oprogramowanie do pisania treści
- Najlepsze narzędzia AI Copywriting
- Najlepsze narzędzia AI do automatyzacji reklam na Facebooku
- Ceny Studia treści
- Przegląd Jasper AI
- Jakie są najlepsze narzędzia do obracania artykułów?
4. Naiwne klasyfikatory Bayesa
to rodzaj algorytmu uczenia maszynowego, który jest używany zarówno do klasyfikacji, jak i regresji. Opierają się na twierdzeniu Bayesa i dokonują przewidywań, stosując podejście probabilistyczne.
Jak widzieliśmy, naiwny klasyfikator Bayesa jest bardzo prostym i potężnym narzędziem do klasyfikacji. Kluczową ideą klasyfikatora jest znalezienie zestawu wag, które można wykorzystać do rozróżnienia dwóch klas.
Aby to zrobić, musimy najpierw znaleźć zestaw funkcji, które są przydatne do rozróżniania między dwiema klasami.
Po znalezieniu tych funkcji możemy ich użyć do wytrenowania klasyfikatora. Naiwny klasyfikator Bayesa jest bardzo popularnym narzędziem do klasyfikacji i jest często używany w aplikacjach uczenia maszynowego.
Kluczową zaletą naiwnego klasyfikatora Bayesa jest to, że jest bardzo prosty w implementacji, a także bardzo szybki w szkoleniu. Klasyfikator jest również bardzo odporny na hałas i wartości odstające. Klasyfikator ma jednak kilka wad.
Po pierwsze, klasyfikator przyjmuje silne założenie dotyczące niezależności funkcji. To założenie często nie jest prawdziwe w praktyce i może prowadzić do słabej wydajności. Po drugie, naiwny klasyfikator Bayesa nie skaluje się dobrze do dużych zbiorów danych.
Dzieje się tak, ponieważ klasyfikator musi obliczyć prawdopodobieństwa dla wszystkich funkcji w zbiorze danych, co może być bardzo czasochłonne. Wreszcie naiwny klasyfikator Bayesa może być stronniczy, jeśli dane uczące nie są reprezentatywne dla danych testowych.
5. Drzewa decyzyjne
to rodzaj algorytmu uczenia maszynowego, który jest używany zarówno do klasyfikacji, jak i regresji. Celem jest znalezienie drzewa decyzyjnego, które minimalizuje błąd.
Drzewa klasyfikacyjne służą do przewidywania etykiety klasy (np. typ zwierzęcia, typ samochodu).
Drzewa regresji służą do przewidywania wartości liczbowych (np. ceny, temperatury).
Drzewa klasyfikacji i regresji są tworzone przez uczenie algorytmu na zbiorze danych. Algorytm szuka wzorców w danych i używa tych wzorców do utworzenia drzewa.
Drzewo jest następnie wykorzystywane do przewidywania nowych danych. Na przykład, jeśli masz drzewo klasyfikacyjne, które przewiduje typ zwierzęcia na podstawie jego cech, możesz użyć drzewa do przewidzenia typu zwierzęcia dla nowego punktu danych (np. nieznanego zwierzęcia).
Aby przewidzieć, algorytm po prostu podąża ścieżką drzewa od korzenia do liści. Ostateczna prognoza jest dokonywana poprzez głosowanie większością liści (dla drzew klasyfikacyjnych) lub uśrednianie wartości liści (dla drzew regresyjnych).
Drzewa decyzyjne są potężne narzędzie do rozwiązywania problemów, ale nie są idealne. Jedną z wad drzew decyzyjnych jest to, że mogą one przesadzać z danymi treningowymi.
Oznacza to, że drzewo może nie uogólniać dobrze nowych danych i może nie być dokładne. Aby uniknąć nadmiernego dopasowania, ważne jest, aby podczas trenowania drzewa decyzyjnego stosować dobrą strategię walidacji krzyżowej.
6. Losowe lasy
to rodzaj algorytmu uczenia maszynowego, który jest używany zarówno do klasyfikacji, jak i regresji. Celem jest znalezienie lasu, który minimalizuje błąd.
Lasy losowe to rodzaj algorytmu uczenia maszynowego, który jest używany zarówno do zadań klasyfikacji, jak i regresji. Algorytm ten działa poprzez tworzenie zestawu drzew decyzyjnych, z których każde jest szkolone na losowym podzbiorze danych.
Ostateczna prognoza jest następnie dokonywana przez uśrednienie prognoz wszystkich poszczególnych drzew decyzyjnych. Podejście to ma kilka zalet w porównaniu z innymi algorytmami uczenia maszynowego, w tym lepszą dokładność i mniejsze nadmierne dopasowanie.
Lasy losowe są potężnym narzędziem zarówno do zadań klasyfikacji, jak i regresji. Mają możliwość obsługi dużych zbiorów danych z wieloma funkcjami, a także mogą służyć do poprawy dokładności innych algorytmów uczenia maszynowego.
Dodatkowo losowe lasy są stosunkowo łatwe w użyciu i interpretacji, co czyni je dobrym wyborem do wielu zastosowań.
7. Maszyny wzmacniające gradient
to rodzaj algorytmu uczenia maszynowego, który jest używany zarówno do klasyfikacji, jak i regresji. Celem jest znalezienie maszyny, która minimalizuje błąd.
Maszyny wzmacniające gradient to rodzaj algorytmu uczenia maszynowego, który można wykorzystać do tworzenia modeli predykcyjnych. Algorytm działa poprzez sekwencyjne budowanie modeli, a następnie łączenie ich w celu stworzenia ostatecznego modelu.
Zaletą tego podejścia jest to, że może pomóc w ograniczeniu nadmiernego dopasowania, ponieważ istnieje mniejsze prawdopodobieństwo, że każdy indywidualny model przepełni dane.
Powiązane filmy dotyczące algorytmów uczenia maszynowego:
8. Sieci neuronowe
to rodzaj algorytmu uczenia maszynowego, który jest używany zarówno do klasyfikacji, jak i regresji. Celem jest znalezienie sieci neuronowej, która minimalizuje błąd.
Sieci neuronowe to rodzaj algorytmu uczenia maszynowego, który służy do modelowania złożonych wzorców w danych. Sieci neuronowe są podobne do innych algorytmów uczenia maszynowego, ale składają się z dużej liczby połączonych ze sobą węzłów przetwarzania lub neuronów, które mogą nauczyć się rozpoznawać wzorce danych wejściowych.
Sieci neuronowe są powszechnie używane do takich zadań, jak rozpoznawanie obrazów, rozpoznawanie mowy i tłumaczenie maszynowe.
Sieci neuronowe to potężne narzędzie do uczenia maszynowego, ale są to również złożone algorytmy, które mogą być trudne do zrozumienia i dostrojenia. W tym poście przedstawimy niektóre podstawy sieci neuronowych i sposób ich działania.
9. Klastrowanie K-średnich
to rodzaj algorytmu uczenia maszynowego, który jest używany zarówno do klasyfikacji, jak i regresji. Celem jest znalezienie k-średnich, które minimalizują błąd.
Grupowanie K-średnich to rodzaj nienadzorowanego uczenia się, który jest używany, gdy masz dane nieoznaczone (tj. dane bez zdefiniowanych kategorii lub grup). Celem tego algorytmu jest znalezienie skupień w danych, których liczba skupień jest reprezentowana przez zmienną K.
Algorytm działa poprzez przypisanie każdego punktu danych do klastra, a następnie iteracyjne znalezienie środka ciężkości każdego klastra. Ten proces jest powtarzany, aż klastry przestaną się zmieniać.
10. Redukcja wymiarowości
to rodzaj algorytmu uczenia maszynowego, który jest używany zarówno do klasyfikacji, jak i regresji. Celem jest znalezienie zredukowanego wymiaru, który minimalizuje błąd.
Istnieje wiele sposobów na wykonanie redukcji wymiarowości. Najpopularniejszą metodą jest analiza głównych składowych (PCA).
PCA to transformacja liniowa, która przekształca dane w nowy układ współrzędnych, tak że największa wariancja w pewnym odwzorowaniu danych leży na pierwszej osi, druga największa wariancja na drugiej osi i tak dalej.
Inne popularne metody redukcji wymiarów obejmują liniową analizę dyskryminacyjną (LDA), mapowanie Sammona, nieujemną faktoryzację macierzy (NMF), skalowanie wielowymiarowe (MDS), izomapę, osadzanie lokalne liniowe (LLE) i autokodery.
Redukcja wymiarowości jest często wykorzystywana jako etap wstępnego przetwarzania algorytmów uczenia maszynowego. Może pomóc poprawić wydajność tych algorytmów, zmniejszając szum w danych i ułatwiając wykrywanie wzorców.
Powiązane filmy dotyczące algorytmów uczenia maszynowego:
11. Nauka wzmacniania
to rodzaj algorytmu uczenia maszynowego, który jest używany zarówno do klasyfikacji, jak i regresji. Celem jest znalezienie wzmocnienia, które minimalizuje błąd.
Uczenie ze wzmacnianiem to rodzaj uczenia maszynowego, który umożliwia agentom uczenie się na podstawie ich środowiska metodą prób i błędów. Agenci otrzymują nagrody za wykonanie określonych zadań, co zachęca ich do nauczenia się, jak skutecznie wykonywać te zadania.
Uczenie się przez wzmacnianie zostało zastosowane do różnych dziedzin problemowych, w tym: robotyka, gry i systemy sterowania.
Szybkie linki:
- Co to jest uczenie maszynowe? Jak działa uczenie maszynowe?
- Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe a uczenie głębokie: jakie są główne różnice?
- Jaka jest różnica między sztuczną inteligencją (AI) a uczeniem maszynowym?
- Czym jest e-learning? Poznaj znaczenie uczenia się w edukacji
Wniosek: algorytmy uczenia maszynowego 2024
Podsumowując uczenie maszynowe algorytmy są fascynującym studium i mają wiele praktycznych zastosowań. Chociaż ten artykuł tylko zarysował powierzchnię tych złożonych algorytmów, mamy nadzieję, że teraz masz podstawową wiedzę na temat ich działania.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym lub jakiejkolwiek innej dziedzinie informatyki, nie wahaj się z nami skontaktować.
Zawsze chętnie pomożemy początkującym analitykom danych dowiedzieć się więcej o tej ekscytującej dziedzinie!
