У овом посту ћемо погледати најчешће алгоритме машинског учења и објаснити их укратко. Ово ће вам помоћи да разумете како функционишу и када да их користите.
Алгоритми машинског учења се широко користе у пословању и науци за предвиђање или препоруке.
Ако радите са подацима или планирате да радите са подацима у будућности, онда морате да знате о машини алгоритми учења. Али не брините, не морате бити генијални математичар да бисте их разумели!
У овом посту на блогу ћемо разложити 11 најчешћих алгоритама за машинско учење и објаснити их укратко. Дакле, било да тек почињете дата сциенце или сте искусни инжењер, читајте даље за убрзани курс алгоритама за машинско учење.
Ако сте попут већине професионалаца у области науке о подацима, увек сте у потрази за новим и иновативним начинима да побољшате своје моделе машинског учења. Али са толико различитих алгоритама које можете изабрати, може бити тешко знати одакле почети.
У овом посту на блогу ћемо погледати једанаест најчешћих алгоритама за машинско учење и објаснити како они функционишу укратко.
Наоружани овим знањем, моћи ћете да изаберете прави алгоритам за задатак који имате и да брже почнете да правите боље моделе.
11 најчешћих алгоритама машинског учења 2024
1. Линеарна регресија
је најчешћи алгоритам машинског учења. Користи се за моделирање односа између зависне променљиве (и) и једне или више независних променљивих (к). Циљ је пронаћи линију најбољег уклапања која минимизира грешку између предвиђених и стварних вредности.
Линеарна регресија је једноставан и широко коришћен статистички метод учења. Модели линеарне регресије се користе за описивање односа између променљивих уклапањем линије у податке. Ови модели су популарни јер су лаки за разумевање и тумачење и могу се применити на широк спектар података.
Линеарна регресија је а моћан алат за разумевање односа између варијабли, али има ограничења. Линеарни модели праве претпоставке о подацима који можда нису тачни и могу бити пристрасни од стране одступника. Поред тога, линеарни модели не могу обухватити нелинеарне односе између варијабли.
Упркос овим ограничењима, линеарна регресија је и даље драгоцено средство за разумевање података. У овом водичу ћемо научити о линеарној регресији и о томе како да изградимо линеарне моделе у Р. Такође ћемо научити о неким ограничењима линеарне регресије и како их превазићи.
2. Логистичка регресија
је слична линеарној регресији, али се користи када је зависна променљива бинарна (1 или 0). Циљ је пронаћи линију најбољег уклапања која максимизира вероватноћу тачног предвиђања.
Логистичка регресија је слична линеарној регресији, али предвиђања логистичка регресија нису континуирана. Уместо тога, они су дихотомни, што значи да постоје само два могућа исхода.
На пример, модел логистичке регресије се може користити за предвиђање да ли ће се или не е-пошта је нежељена пошта, на основу одређених речи које се појављују у е-поруци.
Логистичка регресија је моћно средство, али није без својих ограничења. Једно од највећих ограничења је то што се може користити само за предвиђање дихотомних исхода. Другим речима, може само предвидети да ли ће се неки догађај догодити или не, а не колика је вероватноћа да ће се десити.
Још једно ограничење логистичке регресије је то што претпоставља да су све варијабле независне једна од друге.
Ово није увек случај у скуповима података из стварног света. Упркос својим ограничењима, логистичка регресија је широко коришћена статистичка техника и може бити од велике помоћи у предвиђању догађаја.
3. Машине за подршку векторима
су врста линеарног алгоритма машинског учења. Користе се и за класификацију и за регресију. Циљ је пронаћи хиперравнину која максимизира маргину између две класе.
Машине са векторима подршке (СВМ) су тип алгоритма за учење под надзором који се може користити и за задатке класификације и за задатке регресије. СВМ-ови су популаран избор за задатке машинског учења због своје способности да дају тачне резултате са релативно мало података.
СВМ-ови раде тако што мапирају податке у високодимензионални простор и затим проналазе хиперравнину која најбоље раздваја податке у класе. Ова хиперраван се затим користи за предвиђање нових података.
СВМ-ови су такође ефикасни у случајевима када подаци нису линеарно одвојиви. У овим случајевима, СВМ-ови могу користити трик кернела да трансформишу податке тако да постану линеарно одвојиви. Уобичајена језгра која се користе са СВМ-овима укључују језгро радијалне основне функције (РБФ) и полиномско језгро.
СВМ-ови имају бројне предности у односу на друге алгоритме машинског учења, укључујући:
– Способност да се произведу тачни резултати са релативно мало података
– Могућност рада са подацима који нису линеарно раздвојиви
– Могућност коришћења језгара за трансформацију података тако да они постану линеарно одвојиви
СВМ такође имају неке недостатке, укључујући:
– Потреба за пажљивим подешавањем хиперпараметара
– Потенцијал за преоптерећење ако подаци нису довољно велики
Такође читајте:
- Јаспер Аи бесплатна пробна верзија
- Јаспер АИ купон код
- ЛеадПагес против Инстапаге
- Леадпагес вс Унбоунце
- Најбољи писци вештачке интелигенције, софтвер за писање садржаја
- Најбољи алати за АИ Цопивритинг
- Најбољи АИ алати за аутоматизацију ваших Фацебоок огласа
- Цене за Цонтент Студио
- Јаспер АИ преглед
- Који су најбољи алати за окретање чланака
4. Наивни Бајесови класификатори
су врста алгоритма машинског учења који се користи и за класификацију и за регресију. Они су засновани на Бајесовој теореми и дају предвиђања коришћењем вероватносног приступа.
Као што смо видели, наивни Бајесов класификатор је веома једноставан и моћан алат за класификацију. Кључна идеја која стоји иза класификатора је да се пронађе скуп пондера који се може користити за разликовање две класе.
Да бисмо то урадили, прво морамо да пронађемо скуп карактеристика које су корисне за разликовање између две класе.
Када пронађемо ове карактеристике, можемо их користити за обуку класификатора. Наивни Бајесов класификатор је веома популаран алат за класификацију и често се користи у апликацијама за машинско учење.
Кључна предност наивног Бајесовог класификатора је у томе што је веома једноставан за имплементацију и веома брз за обуку. Класификатор је такође веома отпоран на буку и штетне ефекте. Међутим, класификатор има неколико недостатака.
Прво, класификатор даје снажну претпоставку о независности карактеристика. Ова претпоставка често није тачна у пракси и може довести до лошег учинка. Друго, наивни Бајесов класификатор се не уклапа добро у велике скупове података.
То је зато што класификатор мора да израчуна вероватноће за све карактеристике у скупу података, што може бити дуготрајно. Коначно, наивни Бајесов класификатор може бити пристрасан ако подаци о обуци нису репрезентативни за податке теста.
5. Стабла одлучивања
су врста алгоритма машинског учења који се користи и за класификацију и за регресију. Циљ је пронаћи стабло одлучивања које минимизира грешку.
Класификационо стабло се користи за предвиђање ознаке класе (нпр. врста животиње, тип аутомобила).
Стабла регресије се користе за предвиђање нумеричке вредности (нпр. цена, температура).
Класификационо и регресијско стабло се креирају обучавањем алгоритма на скупу података. Алгоритам тражи обрасце у подацима и користи те обрасце за креирање стабла.
Стабло се затим користи за предвиђање нових података. На пример, ако имате стабло класификације које предвиђа тип животиње на основу њених карактеристика, можете користити дрво да предвидите тип животиње за нову тачку података (нпр. непознату животињу).
Да би направио предвиђања, алгоритам једноставно прати путању дрвета од корена до листова. Коначно предвиђање се врши узимањем већине гласова листова (за класификационо стабло) или усредњавањем вредности листова (за регресијска стабла).
Стабла одлучивања су моћна алат за решавање проблема, али нису савршени. Једна лоша страна стабала одлучивања је та што могу да се уклопе у податке о обуци.
То значи да дрво можда неће бити добро генерализовано на нове податке и можда неће бити тачно. Да бисте избегли претерано прилагођавање, важно је да користите добру стратегију унакрсног провера када тренирате своје стабло одлучивања.
6. Случајне шуме
су врста алгоритма машинског учења који се користи и за класификацију и за регресију. Циљ је пронаћи шуму која минимизира грешку.
Случајне шуме су тип алгоритма машинског учења који се користи и за задатке класификације и за регресијске задатке. Овај алгоритам функционише тако што креира скуп стабала одлучивања, од којих је свако обучено на случајном подскупу података.
Коначно предвиђање се затим прави усредњавањем предвиђања свих појединачних стабала одлучивања. Овај приступ има неколико предности у односу на друге алгоритме за машинско учење, укључујући побољшану прецизност и смањено преуређивање.
Случајне шуме су моћан алат за задатке класификације и регресије. Имају могућност да рукују великим скуповима података са многим функцијама, а могу се користити и за побољшање тачности других алгоритама за машинско учење.
Поред тога, случајне шуме су релативно једноставне за коришћење и тумачење, што их чини добрим избором за многе примене.
7. Машине за повећање градијента
су врста алгоритма машинског учења који се користи и за класификацију и за регресију. Циљ је пронаћи машину која минимизира грешку.
Машине за подизање градијента су врста алгоритма машинског учења који се може користити за креирање предиктивних модела. Алгоритам функционише тако што узастопно гради моделе, а затим их комбинује да би се направио коначни модел.
Предност овог приступа је у томе што може помоћи да се смањи преоптерећење, јер је мања вероватноћа да ће сваки појединачни модел преоптеретити податке.
Повезани видео снимци алгоритама машинског учења:
8. Неуралне мреже
су врста алгоритма машинског учења који се користи и за класификацију и за регресију. Циљ је пронаћи неуронску мрежу која минимизира грешку.
Неуронске мреже су врста алгоритма машинског учења који се користи за моделирање сложених образаца у подацима. Неуронске мреже су сличне другим алгоритмима машинског учења, али се састоје од великог броја међусобно повезаних чворова за обраду, или неурона, који могу научити да препознају обрасце улазних података.
Неуронске мреже се обично користе за задатке као што су препознавање слика, препознавање говора и машинско превођење.
Неуронске мреже су моћан алат за машинско учење, али су такође сложени алгоритми које је тешко разумети и подесити. У овом посту ћемо представити неке од основа неуронских мрежа и како оне раде.
9. К-меанс груписање
је врста алгоритма машинског учења који се користи и за класификацију и за регресију. Циљ је пронаћи к-средња која минимизирају грешку.
Груписање К-средстава је врста учења без надзора, која се користи када имате неозначене податке (тј. податке без дефинисаних категорија или група). Циљ овог алгоритма је проналажење кластера у подацима, при чему је број кластера представљен променљивом К.
Алгоритам функционише тако што свакој тачки података додељује кластер, а затим итеративно проналази тежиште сваког кластера. Овај процес се понавља све док се кластери више не мењају.
10. Смањење димензионалности
је врста алгоритма машинског учења који се користи и за класификацију и за регресију. Циљ је пронаћи смањену димензију која минимизира грешку.
Постоји много начина да се изврши смањење димензионалности. Најчешћи метод је анализа главних компоненти (ПЦА).
ПЦА је линеарна трансформација која трансформише податке у нови координатни систем тако да највећа варијанса неком пројекцијом података лежи на првој оси, друга највећа варијанса на другој оси, итд.
Друге популарне методе за смањење димензионалности укључују линеарну дискриминантну анализу (ЛДА), Саммон мапирање, факторизацију ненегативне матрице (НМФ), вишедимензионално скалирање (МДС), Исомап, локално линеарно уграђивање (ЛЛЕ) и аутоенкодере.
Смањење димензионалности се често користи као корак пре обраде за алгоритме машинског учења. Може помоћи у побољшању перформанси ових алгоритама смањењем шума у подацима и олакшавањем откривања образаца.
Повезани видео снимци алгоритама машинског учења:
11. Учење са појачањем
је врста алгоритма машинског учења који се користи и за класификацију и за регресију. Циљ је пронаћи појачање које минимизира грешку.
Учење са појачањем је врста машинског учења која омогућава агентима да уче из свог окружења методом покушаја и грешака. Агенти добијају награде за извршавање одређених задатака, што их подстиче да науче како да те задатке ефикасно извршавају.
Учење са појачањем је примењено на различите домене проблема, укључујући роботика, играње игара и контролни системи.
Линкови:
- Шта је машинско учење? Како машинско учење функционише?
- АИ против машинског учења против дубоког учења: које су главне разлике?
- Која је разлика између вештачке интелигенције (АИ) и машинског учења
- Шта је е-учење? Знајте важност учења у образовању
Закључак: Алгоритми машинског учења 2024
У закључку, Машина учење алгоритми су фасцинантна студија и имају много практичних примена. Иако је овај чланак само загребао површину ових сложених алгоритама, надамо се да сада имате основно разумевање како они функционишу.
Ако желите да сазнате више о машинском учењу или било којој другој области рачунарске науке, не оклевајте да нам се обратите.
Увек смо срећни што можемо да помогнемо почетницима у научним подацима да науче више о овој узбудљивој области!
