Sa post na ito, titingnan natin ang pinakakaraniwang machine learning algorithm at ipapaliwanag ang mga ito sa maikling salita. Makakatulong ito sa iyo na maunawaan kung paano gumagana ang mga ito at kung kailan gagamitin ang mga ito.
Ang mga algorithm ng machine learning ay malawakang ginagamit sa negosyo at agham upang gumawa ng mga hula o rekomendasyon.
Kung nagtatrabaho ka sa data, o nagpaplanong gumamit ng data sa hinaharap, kailangan mong malaman ang tungkol sa makina pag-aaral ng mga algorithm. Ngunit huwag mag-alala, hindi mo kailangang maging isang henyo na mathematician upang maunawaan ang mga ito!
Sa post sa blog na ito, hahati-hatiin namin ang 11 sa mga pinakakaraniwang machine learning algorithm at ipapaliwanag ang mga ito sa maikling salita. Kaya kung nagsisimula ka pa lang sa agham ng data o ikaw ay isang bihasang engineer, magbasa para sa isang crash course sa machine learning algorithm.
Kung ikaw ay tulad ng karamihan sa mga propesyonal sa data science, palagi kang naghahanap ng mga bago at makabagong paraan upang mapabuti ang iyong mga modelo ng machine learning. Ngunit sa napakaraming iba't ibang algorithm na mapagpipilian, maaaring mahirap malaman kung saan magsisimula.
Sa post sa blog na ito, titingnan natin ang labing isa sa mga pinakakaraniwang machine learning algorithm, at ipaliwanag kung paano gumagana ang mga ito sa maikling salita.
Gamit ang kaalamang ito, magagawa mong pumili ng tamang algorithm para sa gawaing nasa kamay at makapagsimula sa pagbuo ng mas mahuhusay na mga modelo nang mas mabilis.
11 Pinakakaraniwang Machine Learning Algorithm 2024
1. Linear Regression
ay ang pinakakaraniwang machine learning algorithm. Ito ay ginagamit upang magmodelo ng relasyon sa pagitan ng dependent variable ( y) at isa o higit pang independent variable ( x). Ang layunin ay upang mahanap ang linya ng pinakamahusay na akma na nagpapaliit sa error sa pagitan ng mga hinulaang halaga at ang aktwal na mga halaga.
Ang linear regression ay isang simple at malawakang ginagamit na pamamaraan sa pag-aaral ng istatistika. Ginagamit ang mga modelo ng linear regression upang ilarawan ang mga ugnayan sa pagitan ng mga variable sa pamamagitan ng paglalagay ng linya sa data. Ang mga modelong ito ay sikat dahil ang mga ito ay madaling maunawaan at bigyang-kahulugan, at maaari silang ilapat sa isang malawak na hanay ng data.
Ang linear regression ay a makapangyarihang kasangkapan para sa pag-unawa sa mga relasyon sa pagitan ng mga variable, ngunit ito ay may mga limitasyon. Ang mga linear na modelo ay gumagawa ng mga pagpapalagay tungkol sa data na maaaring hindi totoo, at maaari silang maging bias ng mga outlier. Bilang karagdagan, hindi maaaring makuha ng mga linear na modelo ang mga nonlinear na relasyon sa pagitan ng mga variable.
Sa kabila ng mga limitasyong ito, ang linear regression ay isang mahalagang tool para sa pag-unawa sa data. Sa tutorial na ito, malalaman natin ang tungkol sa linear regression at kung paano bumuo ng mga linear na modelo sa R. Malalaman din natin ang tungkol sa ilan sa mga limitasyon ng linear regression at kung paano malalampasan ang mga ito.
2. Logistic Regression
ay katulad ng linear regression, ngunit ito ay ginagamit kapag ang dependent variable ay binary (1 o 0). Ang layunin ay upang mahanap ang linya ng pinakamahusay na akma na nagpapalaki sa posibilidad ng tamang hula.
Ang logistic regression ay katulad ng linear regression, ngunit ang mga hula na ginawa ng logistic regression ay hindi tuloy-tuloy. Sa halip, sila ay dichotomous, na nangangahulugan na mayroon lamang dalawang posibleng resulta.
Halimbawa, ang isang modelo ng logistic regression ay maaaring gamitin upang mahulaan kung ang isang ang email ay isang spam, batay sa ilang partikular na salita na lumalabas sa email.
Ang logistic regression ay isang makapangyarihang tool, ngunit hindi ito walang limitasyon. Ang isa sa mga pinakamalaking limitasyon ay magagamit lamang ito upang mahulaan ang mga dichotomous na kinalabasan. Sa madaling salita, maaari lamang itong hulaan kung mangyayari o hindi ang isang kaganapan, hindi kung gaano ito malamang na mangyari.
Ang isa pang limitasyon ng logistic regression ay ipinapalagay nito na ang lahat ng mga variable ay independyente sa bawat isa.
Hindi ito palaging nangyayari sa mga real-world na data set. Sa kabila ng mga limitasyon nito, ang logistic regression ay isang malawakang ginagamit na istatistikal na pamamaraan, at maaari itong maging kapaki-pakinabang sa paghula ng mga kaganapan.
3. Suportahan ang Vector Machines
ay isang uri ng linear machine learning algorithm. Ginagamit ang mga ito para sa parehong pag-uuri at pagbabalik. Ang layunin ay upang mahanap ang hyperplane na nagpapalaki sa margin sa pagitan ng dalawang klase.
Ang mga support vector machine (SVMs) ay isang uri ng sinusubaybayang algorithm sa pag-aaral na maaaring magamit para sa parehong mga gawain sa pag-uuri at pagbabalik. Ang mga SVM ay isang tanyag na pagpipilian para sa mga gawain sa pag-aaral ng makina dahil sa kanilang kakayahang makagawa ng mga tumpak na resulta na may kaunting data.
Gumagana ang mga SVM sa pamamagitan ng pagmamapa ng data sa isang high-dimensional na espasyo at pagkatapos ay paghahanap ng hyperplane na pinakamahusay na naghihiwalay sa data sa mga klase. Ang hyperplane na ito ay pagkatapos ay ginagamit upang gumawa ng mga hula sa bagong data.
Ang mga SVM ay epektibo rin sa mga kaso kung saan ang data ay hindi linearly separable. Sa mga kasong ito, maaaring gumamit ang mga SVM ng kernel trick para ibahin ang anyo ng data para maging linearly separable ito. Kasama sa mga karaniwang kernel na ginagamit sa mga SVM ang Radial Basis Function (RBF) kernel at ang polynomial kernel.
Ang mga SVM ay may ilang mga pakinabang kumpara sa iba pang mga machine learning algorithm, kabilang ang:
– Ang kakayahang makagawa ng tumpak na mga resulta na may kaunting data
– Ang kakayahang magtrabaho kasama ang data na hindi linearly separable
– Ang kakayahang gumamit ng mga kernel upang ibahin ang anyo ng data upang ito ay maging linearly separable
Ang mga SVM ay mayroon ding ilang disadvantages, kabilang ang:
– Ang pangangailangan para sa maingat na pag-tune ng mga hyperparameter
– Ang potensyal para sa overfitting kung ang data ay hindi sapat na malaki
Gayundin Basahin:
- Jasper Ai Libreng Pagsubok
- Jasper AI Coupon Code
- LeadPages kumpara sa Instapage
- Leadpages vs Unbounce
- Pinakamahusay na AI Writers, Content Writing Software
- Pinakamahusay na AI Copywriting Tools
- Pinakamahusay na Mga Tool sa AI para I-automate ang Iyong Mga Ad sa Facebook
- Pagpepresyo ng Content Studio
- Pagsusuri ng Jasper AI
- Ano Ang Pinakamahusay na Mga Tool sa Pag-ikot ng Artikulo
4. Mga Naive Bayes Classifier
ay isang uri ng machine learning algorithm na ginagamit para sa parehong pag-uuri at regression. Ang mga ito ay batay sa Bayesian theorem at gumawa ng mga hula sa pamamagitan ng paggamit ng probabilistic approach.
Gaya ng nakita natin, ang walang muwang na Bayes classifier ay isang napakasimple at makapangyarihang tool para sa pag-uuri. Ang pangunahing ideya sa likod ng classifier ay upang makahanap ng isang hanay ng mga timbang na maaaring magamit upang makilala sa pagitan ng dalawang klase.
Upang magawa ito, kailangan muna nating maghanap ng isang hanay ng mga tampok na kapaki-pakinabang para sa diskriminasyon sa pagitan ng dalawang klase.
Kapag nahanap na namin ang mga feature na ito, magagamit na namin ang mga ito para sanayin ang isang classifier. Ang naive Bayes classifier ay isang napakasikat na tool para sa pag-uuri, at madalas itong ginagamit sa mga application ng machine learning.
Ang pangunahing bentahe ng walang muwang na classifier ng Bayes ay napakasimple nitong ipatupad at napakabilis din nitong sanayin. Ang classifier ay napakatibay din sa ingay at outlier. Gayunpaman, ang classifier ay may ilang mga disadvantages.
Una, ang classifier ay gumagawa ng isang malakas na pagpapalagay tungkol sa kalayaan ng mga tampok. Ang pagpapalagay na ito ay madalas na hindi totoo sa pagsasanay, at maaari itong humantong sa hindi magandang pagganap. Pangalawa, ang walang muwang na classifier ng Bayes ay hindi nasusukat nang maayos sa malalaking dataset.
Ito ay dahil kailangang kalkulahin ng classifier ang mga probabilidad para sa lahat ng mga feature sa dataset, na maaaring napakatagal. Sa wakas, ang walang muwang na classifier ng Bayes ay maaaring maging bias kung ang data ng pagsasanay ay hindi kumakatawan sa data ng pagsubok.
5. Mga Puno ng Desisyon
ay isang uri ng machine learning algorithm na ginagamit para sa parehong pag-uuri at regression. Ang layunin ay upang mahanap ang puno ng desisyon na nagpapaliit sa error.
Ginagamit ang mga classification tree upang hulaan ang isang label ng klase (hal. uri ng hayop, uri ng kotse).
Ang mga regression tree ay ginagamit upang hulaan ang isang numerong halaga (hal. presyo, temperatura).
Ang mga classification at regression tree ay nilikha sa pamamagitan ng pagsasanay ng isang algorithm sa isang dataset. Ang algorithm ay naghahanap ng mga pattern sa data at ginagamit ang mga pattern na iyon upang lumikha ng isang puno.
Ang puno ay pagkatapos ay ginagamit upang gumawa ng mga hula sa bagong data. Halimbawa, kung mayroon kang classification tree na hinuhulaan ang uri ng hayop batay sa mga feature nito, maaari mong gamitin ang tree upang hulaan ang uri ng hayop para sa isang bagong data point (hal. isang hindi kilalang hayop).
Upang makagawa ng mga hula, sinusunod lamang ng algorithm ang landas ng puno mula sa ugat hanggang sa mga dahon. Ang panghuling hula ay ginawa sa pamamagitan ng pagkuha ng mayoryang boto ng mga dahon (para sa pag-uuri ng mga puno) o pag-average ng mga halaga ng mga dahon (para sa mga regression tree).
Ang mga puno ng desisyon ay isang makapangyarihan kasangkapan sa paglutas ng mga problema, ngunit hindi sila perpekto. Ang isang downside ng mga puno ng desisyon ay maaari nilang ma-overfit ang data ng pagsasanay.
Nangangahulugan ito na ang puno ay maaaring hindi mag-generalize nang maayos sa bagong data, at maaaring hindi tumpak. Upang maiwasan ang overfitting, mahalagang gumamit ng magandang diskarte sa cross-validation kapag sinasanay ang iyong decision tree.
6. Random na Kagubatan
ay isang uri ng machine learning algorithm na ginagamit para sa parehong pag-uuri at regression. Ang layunin ay upang mahanap ang kagubatan na minimize ang error.
Ang mga random na kagubatan ay isang uri ng machine learning algorithm na ginagamit para sa parehong mga gawain sa pag-uuri at pagbabalik. Gumagana ang algorithm na ito sa pamamagitan ng paglikha ng isang hanay ng mga puno ng desisyon, na ang bawat isa ay sinanay sa isang random na subset ng data.
Ang huling hula ay ginawa sa pamamagitan ng pag-average ng mga hula ng lahat ng mga indibidwal na puno ng desisyon. Ang diskarte na ito ay may ilang mga pakinabang sa iba pang mga machine learning algorithm, kabilang ang pinahusay na katumpakan at nabawasan ang overfitting.
Ang mga random na kagubatan ay isang mahusay na tool para sa parehong mga gawain sa pag-uuri at pagbabalik. May kakayahan silang pangasiwaan ang malalaking dataset na may maraming feature, at magagamit din ang mga ito para pahusayin ang katumpakan ng iba pang mga algorithm ng machine learning.
Bilang karagdagan, ang mga random na kagubatan ay medyo madaling gamitin at bigyang-kahulugan, na ginagawang isang mahusay na pagpipilian para sa maraming mga aplikasyon.
7. Gradient Boosting Machine
ay isang uri ng machine learning algorithm na ginagamit para sa parehong pag-uuri at regression. Ang layunin ay upang mahanap ang makina na nagpapaliit sa error.
Ang mga gradient boosting machine ay isang uri ng machine learning algorithm na maaaring magamit upang lumikha ng mga predictive na modelo. Gumagana ang algorithm sa pamamagitan ng sunud-sunod na pagbuo ng mga modelo at pagkatapos ay pagsasama-samahin ang mga ito upang lumikha ng panghuling modelo.
Ang bentahe ng diskarteng ito ay makakatulong ito upang mabawasan ang overfitting dahil ang bawat indibidwal na modelo ay mas malamang na mag-overfit sa data.
Mga Kaugnay na Video ng Machine Learning Algorithm:
8. Mga Neural Network
ay isang uri ng machine learning algorithm na ginagamit para sa parehong pag-uuri at regression. Ang layunin ay upang mahanap ang neural network na nagpapaliit sa error.
Ang mga neural network ay isang uri ng machine learning algorithm na ginagamit upang magmodelo ng mga kumplikadong pattern sa data. Ang mga neural network ay katulad ng iba pang mga algorithm sa pag-aaral ng machine, ngunit binubuo ang mga ito ng malaking bilang ng magkakaugnay na processing node, o mga neuron, na maaaring matutong kilalanin ang mga pattern ng input data.
Ang mga neural network ay karaniwang ginagamit para sa mga gawain tulad ng pagkilala sa imahe, pagkilala sa pagsasalita, at pagsasalin ng makina.
Ang mga neural network ay isang mahusay na tool para sa machine learning, ngunit sila rin ay mga kumplikadong algorithm na maaaring mahirap maunawaan at ibagay. Sa post na ito, ipakikilala namin ang ilan sa mga pangunahing kaalaman ng mga neural network at kung paano gumagana ang mga ito.
9. K-ay nangangahulugang Clustering
ay isang uri ng machine learning algorithm na ginagamit para sa parehong pag-uuri at regression. Ang layunin ay upang mahanap ang k-means na nagpapaliit ng error.
Ang K-means clustering ay isang uri ng unsupervised learning, na ginagamit kapag mayroon kang walang label na data (ibig sabihin, data na walang tinukoy na kategorya o grupo). Ang layunin ng algorithm na ito ay makahanap ng mga cluster sa data, na may bilang ng mga cluster na kinakatawan ng variable na K.
Gumagana ang algorithm sa pamamagitan ng pagtatalaga ng bawat punto ng data sa isang cluster, at pagkatapos ay paulit-ulit na paghahanap ng centroid ng bawat cluster. Ang prosesong ito ay paulit-ulit hanggang ang mga kumpol ay hindi na nagbabago.
10. Pagbawas ng Dimensionality
ay isang uri ng machine learning algorithm na ginagamit para sa parehong pag-uuri at regression. Ang layunin ay upang mahanap ang pinababang dimensyon na nagpapaliit sa error.
Mayroong maraming mga paraan upang maisagawa ang pagbawas ng dimensyon. Ang pinakakaraniwang paraan ay ang Principal Component Analysis (PCA).
Ang PCA ay isang linear na pagbabagong-anyo na nagpapalit ng data sa isang bagong sistema ng coordinate upang ang pinakamalaking pagkakaiba-iba ng ilang projection ng data ay nasa unang axis, ang pangalawang pinakamalaking pagkakaiba-iba sa pangalawang axis, at iba pa.
Kasama sa iba pang sikat na paraan para sa pagbabawas ng dimensionality ang Linear Discriminant Analysis (LDA), Sammon mapping, Non-negative matrix factorization (NMF), Multidimensional scaling (MDS), Isomap, Locally linear embedding (LLE), at Autoencoders.
Ang pagbabawas ng dimensional ay kadalasang ginagamit bilang isang hakbang sa paunang pagproseso para sa mga algorithm ng machine learning. Makakatulong ito upang pahusayin ang pagganap ng mga algorithm na ito sa pamamagitan ng pagbabawas ng ingay sa data at pagpapadaling matukoy ang mga pattern.
Mga Kaugnay na Video ng Machine Learning Algorithm:
11. Reinforcement Learning
ay isang uri ng machine learning algorithm na ginagamit para sa parehong pag-uuri at regression. Ang layunin ay upang mahanap ang reinforcement na nagpapaliit sa error.
Ang reinforcement learning ay isang uri ng machine learning na nagbibigay-daan sa mga ahente na matuto mula sa kanilang kapaligiran sa pamamagitan ng pagsubok at pagkakamali. Ang mga ahente ay tumatanggap ng mga gantimpala para sa pagkumpleto ng ilang partikular na gawain, na nagbibigay-insentibo sa kanila na matutunan kung paano kumpletuhin ang mga gawaing iyon nang mahusay.
Ang reinforcement learning ay nailapat sa iba't ibang mga domain ng problema, kabilang ang robotics, paglalaro, at mga control system.
Quick Links:
- Ano ang Machine Learning? Paano gumagana ang Machine Learning?
- AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Ano Ang Mga Pangunahing Pagkakaiba?
- Ano ang Pagkakaiba sa pagitan ng Artificial Intelligence (AI) at Machine Learning
- Ano ang e-Learning? Alamin Ang Kahalagahan ng Pag-aaral Sa Edukasyon
Konklusyon: Machine Learning Algorithms 2024
Sa konklusyon, machine learning ang mga algorithm ay isang kamangha-manghang pag-aaral at may maraming praktikal na aplikasyon. Bagama't ang artikulong ito ay nangungulit lamang sa ibabaw ng mga kumplikadong algorithm na ito, umaasa kaming mayroon ka na ngayong pangunahing pag-unawa sa kung paano gumagana ang mga ito.
Kung gusto mong matuto nang higit pa tungkol sa machine learning o anumang iba pang larangan ng computer science, huwag mag-atubiling makipag-ugnayan sa amin.
Palagi kaming masaya na tumulong sa mga umuusbong na data scientist na matuto nang higit pa tungkol sa kapana-panabik na larangang ito!
